OpenAI 與新創公司 Retro Biosciences 攜手合作，打造了一款專門用於生命科學研究的人工智慧模型 GPT-4b micro，藉此在細胞重編程領域實現了突破性的進展。這項合作聚焦於著名的「山中因子」（Yamanaka factors），即由日本諾貝爾獎得主山中伸彌於2006年首次提出的一組蛋白質，能將成體細胞逆轉為具有多能性的誘導性多能幹細胞（iPSCs），為再生醫學和延緩衰老研究提供了關鍵技術基礎。 傳統上，利用山中因子進行細胞重編程的效率極低，一般只有不到0.1%的細胞能成功轉化，且整個過程耗時超過三週，尤其是面對來自年長或病患捐贈者的細胞時，效率更是雪上加霜。GPT-4b micro 的誕生，憑藉其對大量蛋白質序列和蛋白質交互作用數據的深度學習，成功提出了多項山中因子蛋白質的改良方案，大幅提升誘導幹細胞生成效率超過50倍。同時，這些人工智慧重新設計的蛋白變體在DNA損傷修復能力方面顯示出更強的潛力，有助於細胞的年輕化及健康維護。 這款GPT-4b micro模型是基於OpenAI的GPT-4架構，經過特別優化，專注於蛋白質工程領域的應用，與以結構預測著稱的Google AlphaFold不同，GPT-4b micro旨在提升功能性蛋白的設計與改造，尤其針對山中因子這種結構松散、缺乏固定三維構象的蛋白質實施創新訓練。Retro Biosciences的團隊利用「few-shot learning」的技術，給模型提供少量示例後，引導它生成全新的蛋白質改造方案，該方式有效突破了過去在蛋白質改良上的巨大技術瓶頸。 這份研究成果已在多種捐贈者源的細胞類型和實驗方法中獲得反覆驗證，產生的誘導性多能幹細胞展現出完整的多能性及基因組穩定性，證明經AI設計的山中因子蛋白變體在生命科學領域具有實用價值與長期發展潛力。該項目不但為延長人類壽命開啟了新契機，並且在幹細胞治療、器官再生以及對抗疾病衰老方面提出了跨時代的解決方案。 此次合作得益於OpenAI的人工智慧領域專業以及Retro Biosciences在生命科學的前瞻技術，使得AI技術得以跨足生命科學，推動細胞重編程研究的速度與精確度。Sam Altman作為Retro Biosciences的資深支持者，其個人投資顯示出對這一人工智慧和生物科技融合研究的高度認可與期望。雙方的結盟不僅象徵科學界對延長人類壽命的信心，也標誌著生命科學開始大規模應用AI技術的時代來臨。 此合作的意義遠超於單一科技突破，亦對亞洲，尤其是香港及台灣的生物科技發展具有示範作用。香港作為亞太區生技創新樞紐，政府支持生物科技產業發展，建立InnoLife Healthtech...