目标让人类多活 10 年，OpenAI 为研究长寿推出 GPT-4b

OpenAI 着手研究人类寿命延长，发布全新模型 GPT-4b micro。

提出转化普通细胞为干细胞的蛋白质设计。

根据 MIT Technology Review 报道，这是 OpenAI 面向生物数据的首个大型模型，也是 OpenAI 首次声称其模型将产生意料之外的科学发现。

合作研究伙伴 Retro Biosciences，一家自 2022 年成立的初创企业，专注于“抗衰老药物的研发”，涵盖细胞重编程、自噬和受血浆启发的治疗方法。

联合创始人丁胜，曾任清华药学院首任院长（已于 2022 年6月卸任院长，但仍在药学院任教并从事研究工作）。

丁胜教授团队首次在实验室中将化学小分子组合体诱导小鼠干细胞并稳定培养，成果于 2022 年发表在Nature上。

另一位联合创始人 Joe Betts-LaCroix，在加州理工学院期间首次阐明了蛋白质中电子隧道速率的控制因素，成果在Science上发表，Joe 还曾在 YC 担任2.5年的兼职合伙人（兼职）指导并投资了众多生物初创公司。

2022年4月，Retro Biosciences宣布获得1.8亿美元融资，但投资者的身份仍保密。

直到ChatGPT推出后，才在2023年3月揭晓，神秘投资者正是OpenAI CEO奥特曼本曼。

Retro Bioscience开始被称为“抗衰老领域的OpenAI”。

致力于人类延寿10年

Retro的目标是将人类正常寿命延长10年。

Retro与OpenAI正式合作始于一年前，他们着重研究山中因子（Yamanaka factors），由诺贝尔奖得主山中伸弥于2006年提出。

山中因子是一组蛋白质，可以将人类皮肤细胞转化为更年轻的干细胞。然而，这种细胞“重编程”效率较低，需要数周，而实验室处理后不到1%的细胞能成功再生。

OpenAI开发GPT-4b微型新模型，用于提出改进蛋白质因子功能的方法。

OpenAI通过大量物种的蛋白质序列实例以及蛋白质相互作用信息训练GPT-4b微型。

这个模型与Google的AlphaFold大相径庭，AlphaFold用于蛋白质结构预测，而山中因子属于一类结构不固定、松散的蛋白质。

Retro的科学家尝试利用模型生成潜在的山中蛋白质重新设计方案，采用类似“few-shot”的提示方法，提供一系列带有答案的示例作为上下文提示，并随后添加需要模型生成答案的新示例。

虽然基因工程师可以通过一定方法在实验室中引导分子进化，但受限于实验条件，他们通常仅能测试有限可能性，而对于典型长度的蛋白质而言，其改造方式几乎无限。

OpenAI的模型却经常提出具有显著改动的设计建议，改变了三分之一的蛋白质氨基酸。

Retro CEO Joe Betts-Lacroix指出，该模型提出的建议效果显著：

我们立即将这一模型应用到实验室中，并取得了实际成果。

OpenAI还介绍说，研究人员根据模型的建议修改了两个山中因子，初步测量结果显示效果提升了50倍以上。

OpenAI的研究员John Hallman、Aaron Jaech和Retro的Rico Meinl负责该模型的开发。

John Hallman说：

总体而言，这些蛋白质的表现似乎比科学家自行设计的要好得多。

然而，在研究结果公布之前，外部科学家无法验证这些结果的真实性。目前该模型还未对外开放使用，仅有一个定制展示案例。至于GPT-4b微型如何得出这些假设，目前尚不明确。

至于未来，Aaron Jaech表示不确定是否单独发布该模型或整合到OpenAI的主流推理模型中。

值得一提的是，OpenAI特别强调，奥特曼并未直接参与这项工作，公司也从未根据奥特曼的其他投资做出决策。

相关链接：

• https://www.technologyreview.com/ 2025/01/17/1110086 / openai-has-created-an-ai-model-for-longevity-science/

本内容摘自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：梦晨、西风，原标题《多活十年！OpenAI 为研究长寿推出 GPT-4b，联手清华大牛丁胜搞“细胞重编程”，奥特曼本人投资》

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