OpenAI と Retro Biosciences: GPT-4b micro でライフサイエンスを加速

OpenAI と Retro Biosciences は、GPT-4b micro と呼ばれる、タンパク質工学向けに設計された GPT-4o の特殊なミニチュア版を開発しました。Retro Biosciences との協業により、このモデルは幹細胞再プログラミングに関与するタンパク質を再設計するために使用され、野生型対照に比べて幹細胞再プログラミングマーカーの発現が 50 倍以上高く、DNA 損傷修復能力が向上したタンパク質が実現されました。

GPT-4b micro: タンパク質工学のための特殊モデル

GPT-4b micro は、GPT-4o の縮小版から初期化され、タンパク質配列、生命科学テキスト、トークン化された 3D 構造データからなるデータセットでさらに学習されたカスタムモデルです。このアーキテクチャにより、構造化されたタンパク質だけでなく、ヤマナカ因子のような本質的に無秩序領域を持つタンパク質も扱えるようになっています。

技術的トレーニングとデータ強化

トレーニングデータの指向性と柔軟性を向上させるため、以下の情報でデータを強化しました:

  • Contextual Information: タンパク質のテキスト記述。
  • Co-evolutionary Homologous Sequences: 関連するタンパク質配列のデータ。
  • Interaction Groups: 相互作用が知られているタンパク質に関する情報。

この強化により、トレーニング例の有効コンテキスト長が伸びました。推論時には、最大 64,000 トークンのプロンプトをサポートし、タンパク質配列モデルとしては前例のないコンテキストサイズとされています。

スケーリング法則と検証

OpenAI は、言語モデルで見られるようなスケーリング法則を観測し、モデルとデータセットが大きくなるほどパープレキシティや下流ベンチマークで予測可能な改善が得られることを確認しました。しかし、インシリコ評価だけでは実世界での有用性が不十分なことが多いため、Retro Biosciences と共同でウェットラボ実験を通じてモデルの能力を検証しました。

Yamanaka 因子の AI 支援再設計

Yamanaka 因子 (OCT4、SOX2、KLF4、MYC、または OSKM) は、成人細胞を多能性幹細胞に再プログラミングするために不可欠です。しかし、標準的な OSKM 再プログラミングは効率が低く、変換される細胞は 0.1% 未満で、プロセスには 3 週間以上かかります。

設計空間の課題克服

従来の「指向進化」スクリーニングは、SOX2（317 アミノ酸）や KLF4（513 アミノ酸）のようなタンパク質の可能な変異バリエーションが約 10^1000 と膨大であるために制限されます。数千の変異体や 15 年にわたるキメラタンパク質研究を含む過去の学術的取り組みでも、得られた改善はわずかでした。

RetroSOX と RetroKLF スクリーンの結果

ヒト線維芽細胞を用いたウェットラボスクリーニングプラットフォームで、Retro Biosciences は GPT-4b micro を使用して「RetroSOX」配列を提案しました。その結果は以下の通りです:

  • High Hit Rate: モデルの提案の 30%以上が、主要な多能性マーカーの発現において野生型 SOX2 を上回り、従来のスクリーンでの典型的なヒット率 10% 未満と比較して高い。
  • Deep Sequence Edits: 成功した変異体は、平均で野生型と比べて 100 以上のアミノ酸が異なっていた。
  • Accelerated Reprogramming: 上位の RetroSOX と RetroKLF 変異体を組み合わせることで、早期マーカー (SSEA-4) と後期マーカー (TRA-1-60、NANOG) の急激な増加が見られ、後期マーカーは野生型 OSKM カクテルに比べて数日早く出現した。

細胞タイプとデリバリーメソッドを跨ぐ検証

臨床的可能性を評価するため、チームはウイルスベクターの代わりに mRNA デリバリーを、そして 50 歳以上の中年ドナー 3 名から採取した間葉系基質細胞 (MSCs) を使用しました。主な所見は以下です:

  • Rapid Expression: 7 日以内に、30%以上の細胞が多能性マーカー (SSEA4 と TRA-1-60) を発現した。
  • High Activation: 12 日目までに、85%以上の細胞が OCT4、NANOG、SOX2、TRA-1-60 の内因性発現を活性化した。
  • Stability: 得られた iPSC は、3 つの主要胚葉すべてに分化でき、健康な核型とゲノム安定性を維持した。

DNA 損傷修復の強化と若返り

再プログラミング効率に加えて、研究者はエンジニアリングされた変異体が老化細胞の若返り特性を回復させる能力を調査しました。特に、老化の指標である DNA 損傷に焦点を当てました。

DNA 損傷アッセイでは、$

gamma$-H2AX 免疫染色を用いて二本鎖切断を定量しました。その結果、RetroSOX/KLF カクテルで処理した細胞は、標準的な OSKM または蛍光コントロールで再プログラミングした細胞に比べて $

gamma$-H2AX の強度が有意に低くなりました。これは、エンジニアリングされた変異体が元のヤマナカ因子よりも DNA 損傷を効果的に減少させることを示唆し、細胞若返り療法の改善への潜在的な道筋を示しています。

Sources