GPT-4 предложила новые варианты белков для борьбы со старением

Созданная на основе GPT-4 научная модель GPT-4b micro предложила более эффективные варианты белков SOX2 и KLF4 — двух из четырех факторов Яманаки, которые в медицине планируется использовать для лечения множества заболеваний. Исследованием OpenAI занималась совместно с Retro Biosciences — биотех-стартапом из Силиконовой долины, основанным в 2020 году. Миссия Retro Biosciences: добавить 10 лет качественной жизни, сражаясь с причинами старения на клеточном уровне.

Факторы Яманаки (OSKM) — это четыре белка-регулятора генов: OCT4, SOX2, KLF4 и c-MYC. Они работают как переключатели, которые могут вернуть взрослую клетку в состояние "универсальной заготовки" — стволовой клетки. Эти стволовые клетки можно потом превратить почти в любой тип тканей: сердце, нервную клетку, печень. В 2012 году Синъя Яманака получил Нобелевскую премию за открытие этих клеток.

Однако проблема с оригинальными факторами Яманаки в том, что процесс перехода взрослой клетки в стволовую клетку идет медленно, срабатывает только у части клеток, а также есть риск повреждений ДНК и даже возникновения опухолей. После открытия факторов Яманаки ученые занялись поиском способов сделать перепрограммирование эффективнее и безопаснее — от изменения состава факторов до разработки новых методов их доставки.

Открытые при помощи GPT-4b micro варианты SOX2 и KLF4 при тестах в пробирке (in vitro) начинали работать быстрее и показали в 50 раз большую вероятность переключения обычных клеток в стволовые. Также у полученных клеток лучше срабатывала система починки ДНК — то есть они выглядели "моложе и здоровее".

Следующим шагом станут доклинические испытания: проверка работы новых факторов в живых организмах, оценка безопасности и изучение того, можно ли использовать частичное