GPT-Rosalind: OpenAIのライフサイエンス向けフロンティア推論モデル

TL;DR

OpenAIは、ライフサイエンス（生物学、薬物発見、翻訳医療を含む）向けに特別に最適化されたフロンティア推論モデルであるGPT-Rosalindをリリースしました。このモデルは、証拠統合、仮説生成、実験計画の改善により、科学発見の初期段階を加速するように設計されています。

Optimized for Scientific Workflows

GPT-Rosalindは、大量の文献、専門データベース、実験データにまたがる断片的なワークフローを含む現代の科学研究の複雑さに対応できるように設計されています。このモデルシリーズは、分子、タンパク質、遺伝子、経路、疾患関連生物学に関する推論のために最適化されています。

Key capabilities include:

• マルチステップワークフロー サポート: 文献レビュー、シーケンス・トゥ・ファンクション解釈、実験計画、データ分析における効果が向上。
• ツールおよびデータベース統合: 推論を強化するために計算ツールとドメイン固有のデータベースを選択・使用する能力が向上。
• 生化学的推論: 化学反応メカニズム、タンパク質構造、変異の影響、DNA配列の系統発生解釈を扱うための特別なトレーニング。

Performance Benchmarks

GPT-Rosalindは、そのコア推論能力と実際の研究タスクをサポートする能力を測定するため、いくつかの公開および非公開ベンチマークで評価されました。

Public Benchmarks

• BixBench: このバイオインフォマティクスおよびデータ分析ベンチマークにおいて、公開スコアを持つモデルの中でGPT-Rosalindはトップレベルの性能を達成しました。
• LABBench2: 11タスク中6タスクでGPT-5.4を上回り、特に「CloningQA」において顕著な改善が見られました。このタスクは、分子クローンプロトコルのためのDNAおよび酵素試薬のエンドツーエンド設計を必要とします。

Expert-Level Performance

Dyno Therapeuticsとのパートナーシップにおいて、OpenAIは未公開のシーケンスを使用してRNAシーケンス・トゥ・ファンクションの予測および生成タスクでモデルを評価しました。Codexアプリ内で使用したとき、ベスト・オブ・テンのモデル提出は以下のように機能しました：

• 予測タスク: AI-bio分野の人間エキスパートの95パーセンタイル以上をランク付け。
• シーケンス生成タスク: 人間エキスパートの約84パーセンタイルをランク付け。

Ecosystem and Tooling

研究へのモデル統合を容易にするため、OpenAIはGitHubで利用可能なCodex用ライフサイエンス研究プラグインをリリースしました。

このプラグインは、50以上の公開マルチオミクスデータベース、文献ソース、生物学ツールへのアクセスを提供するオーケストレーションレイヤーとして機能します。シーケンス検索、タンパク質構造検索、公開データセット発見などの再現可能なワークフローをサポートします。ライフサイエンスモデルは認証済みユーザーに限定されていますが、プラグインはすべてのユーザーがメインラインのOpenAIモデルとともに使用できます。

Deployment and Trusted Access

生物学的悪用の可能性があるため、GPT-Rosalindは米国の適格なエンタープライズ顧客向けにトラステッドアクセスプログラムを通じて提供されています。アクセスは以下の3つの原則に基づいて付与されます：

1. 有益な使用: 組織は明確な公共の利益がある正当な科学研究を実施しなければなりません。
2. ガバナンス: 組織は強力な安全監督と悪用防止管理を維持しなければなりません。
3. セキュリティ: アクセスは、安全なエンタープライズグレード環境内の承認済みユーザーに制限されなければなりません。

OpenAIは現在、Amgen、Moderna、アレン研究所、サーモフィッシャーサイエンティフィックなどの組織と協力し、モデルを発見ワークフローに適用しています。

Future Directions

このリリースは、ライフサイエンスモデルシリーズの第1弾となります。OpenAIは、バイオケミカル推論の拡張と、長期的でツールを多用するワークフローへのサポートを継続していく予定です。これには、ロスアラモス国立研究所などの国立研究所との継続的なパートナーシップを含み、AIガイドによるタンパク質および触媒設計、機能特性を向上させるための生物学的構造の修正を探求します。