OpenAI present\u00f3 GPT-4b micro, un modelo de lenguaje peque\u00f1o que busca prolongar la vida humana con ayuda de las c\u00e9lulas madre.<\/p>\n
OpenAI\u00a0tiene un nuevo objetivo:\u00a0prolongar la vida humana con ayuda de la IA. La compa\u00f1\u00eda de inteligencia artificial anunci\u00f3 que trabaja en un nuevo modelo que intenta redise\u00f1ar las prote\u00ednas con ayuda de una startup cient\u00edfica. OpenAI seguir\u00e1 los pasos de Google, quien gan\u00f3 un premio Nobel por\u00a0el desarrollo de AlphaFold.<\/p>\n
Seg\u00fan reporta\u00a0MIT Technology Review<\/em>, OpenAI present\u00f3\u00a0GPT-4b micro, un modelo de lenguaje peque\u00f1o (SLM) dise\u00f1ado para la ingenier\u00eda de prote\u00ednas\u00a0dirigida. Este desarrollo, llevado a cabo en colaboraci\u00f3n la firma de investigaci\u00f3n de longevidad, Retro Biosciences, marca la primera incursi\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda en la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica a medida.<\/p>\n
GPT-4b micro\u00a0tiene como objetivo mejorar la eficacia de los factores de Yamanaka, un conjunto de prote\u00ednas cruciales para la reprogramaci\u00f3n celular. Los factores inducen una transformaci\u00f3n en las c\u00e9lulas som\u00e1ticas, revirti\u00e9ndolas a un estado de c\u00e9lula madre de apariencia joven. Estas poseen la capacidad de diferenciarse en varios tipos de c\u00e9lulas, lo que ofrece potencial para la\u00a0medicina regenerativa, la ingenier\u00eda de tejidos y el modelado de enfermedades.<\/p>\n
De acuerdo con los investigadores, esta investigaci\u00f3n se desv\u00eda de los m\u00e9todos convencionales de predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas. En su lugar, Retro aprovecha las arquitecturas de modelos de lenguaje para proponer modificaciones en la secuencia de prote\u00ednas.<\/p>\n
El objetivo de GPT-4b micro es\u00a0sugerir modificaciones a los factores Yamanaka para que mejoren su eficacia de reprogramaci\u00f3n. Esto se logra mediante una estrategia de\u00a0prompting<\/em>\u00a0an\u00e1loga al aprendizaje con pocos ejemplos, tambi\u00e9n conocida como\u00a0few-shot learning<\/em>. En ella se proporcionan al modelo ejemplos de secuencias de prote\u00ednas y sus funciones asociadas, lo que le permite extrapolar y generar nuevas variantes de secuencia.<\/p>\n
A diferencia de AlphaFold, que\u00a0predice el plegamiento de prote\u00ednas, GPT-4b micro se centra en la manipulaci\u00f3n de secuencias. El modelo\u00a0se entren\u00f3 con un conjunto de datos que abarca secuencias de prote\u00ednas de diversas especies, junto con informaci\u00f3n sobre las interacciones prote\u00edna-prote\u00edna. Los cient\u00edficos de Retro creen que los factores Yamanaka abrir\u00edan el camino hacia la construcci\u00f3n de \u00f3rganos humanos y c\u00e9lulas de reemplazo.<\/p>\n
Los datos preliminares indican\u00a0mejoras sustanciales en la eficiencia de la reprogramaci\u00f3n, con aumentos reportados que superan las 50 veces para ciertos factores modificados. Aunque los primeros hallazgos son prometedores, todav\u00eda se requieren m\u00e1s pruebas y una validaci\u00f3n por pares.<\/p>\n
El desarrollo de GPT-4b micro representa la primera incursi\u00f3n de OpenAI en modelos construidos a medida para la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica. Si bien\u00a0el modelo a\u00fan no est\u00e1 disponible p\u00fablicamente, OpenAI y Retro Biosciences tienen la intenci\u00f3n de publicar sus hallazgos en un futuro cercano.<\/p>\n
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Fuente.<\/p>\n
Hipertextual (2025, 18 de enero). OpenAI desarrolla una IA para prolongar la vida humana. Recuperado el 20 de enero de 2025 de: https:\/\/hipertextual.com\/2025\/01\/openai-desarrolla-ia-para-prolongar-vida-humana<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"