OpenAI annonce GPT-Rosalind, un grand modèle de langage spécialement formé aux processus courants utilisés par les chercheurs en biologie et destiné à faciliter le développement de médicaments

OpenAI a officiellement lancé un modèle d'IA spécialisé pour le domaine des sciences de la vie : GPT-Rosalind. Nommé en l'honneur de Rosalind Franklin, la découvreuse de la structure de l'ADN, ce modèle marque l'entrée officielle d'OpenAI dans des domaines pointus et spécialisés tels que la biochimie et la génomique. Contrairement aux modèles de langage généraux, GPT-Rosalind a été finement ajusté pour répondre aux exigences analytiques rigoureuses de la recherche biologique. Il vise à aider les scientifiques à raccourcir le long cycle de développement des médicaments, en transformant les processus fastidieux d'analyse des données en flux de travail de recherche intelligents et efficaces.

OpenAI est une entreprise américaine d'intelligence artificielle (IA) fondée en 2015 à San Francisco en Californie. L'entreprise est connue pour ses grands modèles de langage tels que GPT-4o, la série de modèles de génération d'images DALL-E et le modèle de génération de vidéos Sora. Son lancement de ChatGPT en novembre 2022 a déclenché un intérêt mondial pour les agents conversationnels et l'IA générative.

Récemment, OpenAI a officiellement lancé un modèle d'IA spécialisé pour le domaine des sciences de la vie : GPT-Rosalind. Nommé en l'honneur de Rosalind Franklin, la découvreuse de la structure de l'ADN, ce modèle marque l'entrée officielle d'OpenAI dans des domaines pointus et spécialisés tels que la biochimie et la génomique. Contrairement aux modèles de langage généraux, GPT-Rosalind a été finement ajusté pour répondre aux exigences analytiques rigoureuses de la recherche biologique. Il vise à aider les scientifiques à raccourcir le long cycle de développement des médicaments, en transformant les processus fastidieux d'analyse des données en flux de travail de recherche intelligents et efficaces.

GPT-Rosalind affiche des performances exceptionnelles dans de nombreux tests de référence en bio-informatique, avec des capacités nettement améliorées en matière de synthèse des preuves et de planification expérimentale. Il est capable de consulter de manière autonome des bases de données spécialisées, d'analyser des structures protéiques complexes et de fournir des suggestions précises de protocoles expérimentaux pour des sujets de pointe tels que la thérapie génique.

Dans le cadre d'une collaboration concrète avec Dyno Therapeutics, le modèle a surpassé 95 % des experts humains dans la prédiction des fonctions de séquences d'ARN non publiées. Cette capacité à raisonner au-delà de la mémoire démontre l'énorme potentiel de l'IA dans le traitement de nouvelles données biologiques. Afin de garantir que cette technologie soit utilisée à des fins de recherche scientifique légitime visant à améliorer la santé humaine, OpenAI n'accorde actuellement l'accès à ce modèle qu'aux entreprises clientes conformes aux exigences réglementaires aux États-Unis. Plusieurs grandes sociétés biopharmaceutiques, dont Moderna et Amgen, l'ont déjà intégré à leurs processus de découverte de médicaments.


Voici un extrait de l'annonce d'OpenAI :

Présentation de GPT-Rosalind pour la recherche en sciences de la vie

Nous vous présentons aujourd’hui GPT-Rosalind, notre modèle de raisonnement de pointe conçu pour soutenir la recherche en biologie, en découverte de médicaments et en médecine translationnelle. Cette série de modèles dédiés aux sciences de la vie est optimisée pour les flux de travail scientifiques, alliant une utilisation améliorée des outils à une compréhension plus approfondie de la chimie, de l’ingénierie des protéines et de la génomique.

En moyenne, il faut environ 10 à 15 ans pour passer de la découverte d’une cible à l’autorisation réglementaire d’un nouveau médicament aux États-Unis. Les progrès réalisés aux tout premiers stades de la découverte se répercutent en aval sous la forme d’une meilleure sélection des cibles, d’hypothèses biologiques plus solides et d’expériences de meilleure qualité. Les avancées dans les sciences de la vie sont freinées non seulement par la difficulté de la science sous-jacente, mais aussi par la complexité des flux de travail de recherche eux-mêmes. Les scientifiques doivent travailler sur de vastes volumes de littérature, de bases de données spécialisées, de données expérimentales et d’hypothèses en constante évolution afin de générer et d’évaluer de nouvelles idées. Ces flux de travail sont souvent chronophages, fragmentés et difficiles à adapter à grande échelle.

Nous pensons que les systèmes d’IA avancés peuvent aider les chercheurs à parcourir ces flux de travail plus rapidement, non seulement en rendant le travail existant plus efficace, mais aussi en aidant les scientifiques à explorer davantage de possibilités, à mettre en évidence des liens qui pourraient autrement passer inaperçus et à aboutir plus rapidement à de meilleures hypothèses. En facilitant la synthèse des données, la génération d’hypothèses, la planification expérimentale et d’autres tâches de recherche en plusieurs étapes, ce modèle est conçu pour aider les chercheurs à accélérer les premières phases de la découverte. À terme, ces systèmes pourraient aider les organisations du secteur des sciences de la vie à réaliser des percées qui seraient autrement impossibles, avec un taux de réussite bien plus élevé.

GPT-Rosalind est désormais disponible en avant-première pour la recherche dans ChatGPT, Codex et l’API pour les clients éligibles via notre programme d’accès privilégié. Nous lançons également un plugin de recherche...