摘要：OpenAI在生物研究方面的首次尝试是通过开发一个新型的AI模型，称为“GPT-4b micro”，该模型专注于干细胞工程。根据MIT技术评论的信息，这个模型基于大规模的生物数据进行训练，旨在提出提升蛋白质重编程的方法。这些被称为“山中价值因子”的蛋白质通常用

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OpenAI在生物研究方面的首次尝试是通过开发一个新型的AI模型，称为“GPT-4b micro”，该模型专注于干细胞工程。根据MIT技术评论的信息，这个模型基于大规模的生物数据进行训练，旨在提出提升蛋白质重编程的方法。这些被称为“山中价值因子”的蛋白质通常用于使细胞变得更加年轻和灵活。

在早期的实验测试中，该模型与Retro Biosciences合作，显示出超过50倍的关键蛋白性能标记的提升，表明“在各个方面，这些蛋白质似乎都优于科学家们独立产生的结果”。这样的进展表明“GPT-4b micro”模型在蛋白质重编程方面具有巨大的潜力，能够提高研究人员关于如何使细胞变得更加具有再生能力和适应性的理解至关重要。

OpenAI的“GPT-4b micro”模型在蛋白质重编程方面的具体应用案例主要体现于该模型在提升重编程蛋白质（Yamanaka因子）性能的研究中。根据MIT技术评论的信息，该模型经过大规模生物数据的训练，能够提出改进蛋白质重编程的方法。早期的实验测试显示出“GPT-4b micro”模型在关键蛋白性能标记上提高了超过50倍，表明这些蛋白质的表现优于科学家们独立产生的结果。

这一进展标志着OpenAI在生物研究领域的首次尝试，特别在使细胞变得更加年轻和灵活（即提高细胞的再生能力和适应性）方面具有重要意义。该研究的初步结果显示，该模型在干细胞工程方面的潜力非常巨大，可能为未来的再生医学研究开辟新路径 。

Comparing methods for recording signals within cells.

UC San Diego和斯坦福大学的研究人员开发了一种新技术，能够在不需要侵入性探测器的情况下重建心脏细胞内部的电活动。根据在《自然通讯》中的一项研究，这一方法首先通过纳米电极阵列培养干细胞衍生的心脏细胞。研究团队随后依赖成千上万对内外部细胞信号的配对，利用深度学习模型来从表面数据推断细胞内的事件。

该技术的核心是“纳米电极阵列”，它能同时记录成千上万个相互连接的细胞的内外部信号。研究中使用的PIA-UNET是一种深度学习模型，结合了传统神经网络架构与物理约束，能够准确重建从外部记录的细胞内动作电位波形。该方法的应用可以减少对侵入性研究方法的依赖，从而提高测试新心脏药物的效率，促进药物毒性评估。

研究人员还展示了这项技术在高通量药物筛选中的潜力，并有计划将其扩展到神经元及其他细胞类型的应用中。

这项新技术由加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学的研究人员开发，旨在在不需要侵入性探测器的情况下重建心脏细胞内部的电活动。具体实现方法是首先在纳米电极阵列上培养干细胞衍生的心脏细胞。接着，研究人员利用成千上万对内外部信号的配对，运用一种深度学习模型来从表面数据推断细胞内部事件。

核心技术是纳米电极阵列，这种设备能够同时记录成千上万个相互连接的细胞的内外信号。研究中采用的PIA-UNET是一种深度学习模型，它结合了传统神经网络架构与物理约束，能够准确重建从外部记录到的细胞内动作电位波形。通过这一技术，研究团队减少了对侵入性方法的依赖，从而提高了新心脏药物测试的效率，促进了药物毒性评估。

该研究还展示了技术在高通量药物筛选中的潜力，并计划将其扩展到神经元及其他细胞类型的应用中。

梅奥诊所最近宣布与微软研究院和Cerebras Systems展开两项重要合作，旨在构建个人化医学的“基础模型”。这些大规模的人工智能模型能够迅速适应具体的临床任务，潜在地通过自动报告生成和更精确的图像解读来提升放射学能力，从而改善临床工作流程和病人护理。

梅奥诊所

梅奥诊所与Cerebras的合作专注于创建一个基因组基础模型，该模型将使用患者外显子数据和公共基因组参考数据。早期研究表明，这种方法可能比标准方法更快地揭示疾病模式和疗法反应，对于处理复杂疾病（如类风湿关节炎）尤其有价值]。这一合作在JP摩根医疗健康会议上首次公开披露。

梅奥诊所与Cerebras Systems的合作旨在创建基因组基础模型，这种模型有几个具体应用。首先，它将利用患者的外显子数据和公共基因组参考数据。通过这种方式，早期研究表明，这种方法可以比标准方法更快地揭示疾病模式和疗法反应，特别是在处理复杂疾病，如类风湿关节炎时，显得尤为有价值 。此外，这些大型人工智能模型能够迅速适应特定的临床任务，旨在提升放射学能力，包括自动生成报告和更精准的图像解读，从而改善临床工作流程和患者护理 。

梅奥诊所与Cerebras Systems的合作旨在创建基因组基础模型，其具体应用包括以下几个方面：

这两个项目的合作，旨在通过创新的数据分析技术，改善医疗实践和患者效果[3]。

来源：万物云联网