AI赋能蛋白质工程新突破：OpenAI GPT-4b micro模型助力山中伸弥因子优化，干细胞重编程效率跃升50倍

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AI赋能生命科学，OpenAI推出蛋白质工程专用模型

近日，OpenAI与生物技术公司Retro Bio联合发布了一款专为蛋白质工程优化的模型——GPT-4b micro，该模型在蛋白质设计领域取得了突破性进展。通过对诺贝尔奖级蛋白“山中伸弥因子”进行重新设计，其干细胞重编程标志物的表达量提升了50倍，并展现出更强的DNA损伤修复能力。

这项技术不仅为再生医学带来新希望，也标志着人工智能在生命科学领域的深度应用迈出了关键一步。

超长上下文处理能力，突破传统模型限制

GPT-4b micro基于GPT-4o精简版开发，经过专门训练，能够处理包含蛋白质序列、文本描述、共进化序列和结构数据的复杂生物信息。通过引入大量上下文信息，该模型的有效上下文长度远超传统模型，甚至可以处理高达64000个token的输入，显著提升了模型的可控性和输出质量。

这种能力在处理如山中伸弥因子这类结构灵活、无序区域多的蛋白质时尤为关键。研究人员表示，该模型在小规模数据上验证效果后，逐步扩展至更大规模，最终实现了在蛋白质工程领域的高效表现。

改良诺贝尔奖蛋白，显著提升重编程效率

山中伸弥因子（OSKM）是细胞重编程的核心蛋白，能够将成年细胞转化为诱导多能干细胞（iPSC）。然而，传统方法效率极低，通常只有不到0.1%的细胞能成功转化，且耗时长达三周。

借助GPT-4b micro，研究人员成功设计出名为RetroSOX和RetroKLF的新型变体。实验数据显示，这些变体在表达关键多能性标志物方面表现优异，命中率高达30%以上，远超传统方法的10%以下。与野生型蛋白相比，这些AI设计的变体在干细胞标志物表达、AP活性以及重编程效率方面均有显著提升。

多种细胞与递送方式验证，基因组稳定性良好

研究团队在多种细胞类型（如成纤维细胞、间充质干细胞）和递送方式（如mRNA）中进行了验证。结果表明，在仅7天的重编程过程中，超过30%的细胞开始表达多能性标志物；到第12天时，已出现大量典型的iPSC细胞簇。

这些细胞不仅表现出良好的多能性，还能成功分化为内胚层、外胚层和中胚层三大原始胚层。此外，研究人员还确认了多个单克隆iPSC系的基因组稳定性和健康核型，显示出其在细胞治疗中的巨大潜力。

AI设计变体具备更强抗衰老能力

在评估AI设计变体的抗衰老能力时，研究人员发现，RetroSOX/KLF组合处理的细胞中，DNA损伤标志物γ-H2AX的表达显著降低，表明其在修复DNA损伤、恢复细胞年轻状态方面优于原始因子。

这一发现为未来抗衰老疗法和细胞再生治疗提供了新的方向，也进一步验证了AI在蛋白质设计中的强大潜力。

网友热议：AI或将开启长寿时代

该研究成果一经发布，迅速引发广泛关注。许多网友表示，AI在生命科学中的应用可能将彻底改变人类的健康与寿命。有观点认为，我们这一代人或许将成为首次借助AI实现延寿的一代人。

也有网友提出，希望未来AI设计的蛋白质能被允许在实验室中进行更广泛的应用，以加速科研与临床转化进程。OpenAI科学家Noam Brown则表示，目前已有更先进的模型正在研发中，预计未来一年将有更多突破成果面世。

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