OpenAI ha anunciado el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial diseñado para crear proteínas capaces de transformar células comunes en células madre.
Esta tecnología, según OpenAI, supera significativamente las capacidades humanas en este proceso y representa un hito en su esfuerzo por explorar el potencial de la IA en los descubrimientos científicos.
El proyecto comenzó hace aproximadamente un año, en colaboración con Retro Biosciences, una empresa dedicada a la investigación de la longevidad.
Retro tiene como objetivo aumentar en 10 años la esperanza de vida saludable de los seres humanos, utilizando proteínas conocidas como factores de Yamanaka para «rejuvenecer» las células humanas.
A pesar de su potencial, el proceso tradicional de reprogramación celular es lento e ineficiente, ya que menos del 1% de las células completan la transformación.
Aquí es donde el nuevo modelo de OpenAI, llamado GPT-4b micro, entra en escena, ofreciendo rediseños de proteínas que prometen mejorar la eficiencia en más de 50 veces.

Esta colaboración refleja la visión audaz del CEO de OpenAI, Sam Altman, quien ya ha declarado que cree que las herramientas de IA superinteligentes podrían revolucionar la ciencia.
Curiosamente, Altman también es el principal inversor de Retro, habiendo inyectado 180 millones de dólares en la empresa en 2023. Este vínculo plantea preguntas sobre posibles conflictos de interés, aunque OpenAI asegura que el trabajo se llevó a cabo de forma independiente.
Aun así, la asociación con Altman y OpenAI coloca a Retro en el centro de atención del panorama científico y podría atraer aún más talento y recursos para sus investigaciones.
Aunque los resultados iniciales son prometedores, aún queda un largo camino por recorrer. El modelo, que se diferencia de iniciativas como AlphaFold de Google DeepMind, fue diseñado para manejar proteínas más «desordenadas», como los factores de Yamanaka.
El impacto completo de este avance solo se conocerá con el tiempo, pero ya es evidente que la combinación entre IA y biología podría abrir nuevas posibilidades para la ciencia.