新智元報(bào)道

編輯：元宇

【新智元導(dǎo)讀】OpenAI直接殺進(jìn)萬(wàn)億美元的制藥賽道，最新發(fā)布的首款生命科學(xué)模型系列GPT-Rosalind，RNA預(yù)測(cè)任務(wù)碾壓95%人類專家，不卷AlphaFold，要做科學(xué)家的AI搭擋。

這一次，OpenAI瞄準(zhǔn)了一個(gè)10到15年的生意。

就在昨天，OpenAI扔出了一個(gè)跟以往畫風(fēng)完全不同的模型：GPT-Rosalind。

這個(gè)名字取自Rosalind Franklin，就是那位用X射線晶體學(xué)揭示了DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的科學(xué)家。

Rosalind Franklin（1920-1958），英國(guó)物理化學(xué)家，其X射線晶體學(xué)研究為揭示DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)奠定了關(guān)鍵基礎(chǔ)。OpenAI以她命名首款生命科學(xué)模型。

OpenAI用自己首個(gè)生命科學(xué)專用推理模型，直接沖進(jìn)了生物學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的腹地。

在與基因治療公司Dyno Therapeutics的合作測(cè)試中，這個(gè)模型在RNA序列功能預(yù)測(cè)任務(wù)上，超過(guò)了95%的人類領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

在美國(guó)，一款新藥從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到拿到監(jiān)管批準(zhǔn)，平均要10到15年。

OpenAI想用AI把這個(gè)流程的早期階段大幅壓縮。

靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)規(guī)劃、文獻(xiàn)合成，這些傳統(tǒng)上科學(xué)家需要在海量論文、數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間反復(fù)橫跳的工作，Rosalind想通過(guò)AI一手串起來(lái)。

不是聊天機(jī)器人

是實(shí)驗(yàn)室搭檔

GPT-Rosalind不是GPT-5.4的升級(jí)版。

它是OpenAI「生命科學(xué)模型系列」的首款產(chǎn)品，專門針對(duì)科研工作流做了優(yōu)化，核心能力覆蓋五個(gè)方向：

化學(xué)反應(yīng)機(jī)理推理、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與突變效應(yīng)理解、基因組學(xué)解讀、實(shí)驗(yàn)規(guī)劃，以及海量文獻(xiàn)的綜合分析。

但模型本身只是一半。

OpenAI還同步推出了一個(gè)Life Sciences Research插件。

插件代碼/包已在GitHub公開，能連接50多個(gè)公共多組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和科學(xué)工具，覆蓋人體遺傳學(xué)、功能基因組學(xué)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、生物化學(xué)、臨床證據(jù)等領(lǐng)域。

https://github.com/openai/plugins/tree/main/plugins/life-science-research

這樣一來(lái)，查PubMed、跑BLAST序列比對(duì)、調(diào)AlphaFold看蛋白結(jié)構(gòu)、搜臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，都可能在一個(gè)對(duì)話窗口里完成。

想象一下一個(gè)藥物研發(fā)科學(xué)家的日常：

早上打開PubMed查文獻(xiàn)，切到UniProt看蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，再跳到NCBI比對(duì)基因序列，中間還要在Excel里整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，下午開組會(huì)匯報(bào)假設(shè)進(jìn)展。一天下來(lái)，真正用于「思考」的時(shí)間可能不到三分之一。

GPT-Rosalind要做的事，是把這些散落在十幾個(gè)平臺(tái)上的工作流，壓縮到一個(gè)界面里完成。它不替你做實(shí)驗(yàn)，但它能幫你在動(dòng)手之前，把方向想得更清楚。

首批合作方都是清一色的業(yè)內(nèi)巨頭：Amgen、Moderna、Allen Institute、Thermo Fisher Scientific。

不止如此，OpenAI還拉了麥肯錫、BCG、貝恩三大咨詢公司做落地伙伴，幫藥企識(shí)別場(chǎng)景、集成模型。

這架勢(shì)，已經(jīng)不是在賣模型了，是在賣整套解決方案。

RNA預(yù)測(cè)

95%人類專家排在它后面

GPT-Rosalind到底有多強(qiáng)？

OpenAI拉了一個(gè)硬核外部合作方來(lái)驗(yàn)證：Dyno Therapeutics，一家做AI基因治療的公司。

雙方用一批未公開、未被訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染的RNA序列做了兩項(xiàng)測(cè)試，對(duì)比基準(zhǔn)是57位AI生物領(lǐng)域人類專家的歷史成績(jī)，結(jié)果顯示：

在RNA序列功能預(yù)測(cè)任務(wù)上，模型提交10次取最佳，成績(jī)超越了95%的人類領(lǐng)域?qū)＜?；在序列生成任?wù)上，約在84%的人類專家之上。

給一段RNA序列讓它判斷功能，它可能比絕大多數(shù)人類專家都要準(zhǔn)；但讓它自己設(shè)計(jì)一段新序列，表現(xiàn)就稍遜一檔。

這恰好是當(dāng)前AI在生命科學(xué)領(lǐng)域的真實(shí)邊界：理解分析強(qiáng)于創(chuàng)造設(shè)計(jì)。

當(dāng)然，需要注意的是，這只是一個(gè)特定的RNA預(yù)測(cè)任務(wù)，不等于「AI已經(jīng)全面超越生物學(xué)家」。

即便如此，這個(gè)成績(jī)?cè)贏I+生命科學(xué)領(lǐng)域仍然是最亮眼的數(shù)據(jù)之一。

從圖示結(jié)果看，GPT-Rosalind在五項(xiàng)生物與化學(xué)基準(zhǔn)上均取得最高分，其中實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析的提升幅度最大。

基準(zhǔn)測(cè)試也同樣出色。

在BixBench這個(gè)圍繞真實(shí)生物信息學(xué)任務(wù)設(shè)計(jì)的基準(zhǔn)上，Rosalind在已公開成績(jī)的模型中處于領(lǐng)先。

在LABBench2的11項(xiàng)任務(wù)中，有6項(xiàng)優(yōu)于GPT-5.4，其中提升最大的是CloningQA，要求模型從零設(shè)計(jì)一個(gè)完整的分子克隆方案。

注意對(duì)比對(duì)象：GPT-5.4，在這些專業(yè)任務(wù)上被自家垂直模型反超。

這說(shuō)明，通用模型在專業(yè)領(lǐng)域確實(shí)有天花板，可能不如一些專門優(yōu)化的垂直模型好使。

所有這些成績(jī)都來(lái)自特定基準(zhǔn)測(cè)試，并非來(lái)自真實(shí)的臨床管線。從跑分到真正縮短10到15年的新藥周期，中間還有一條巨大的鴻溝。

顯微鏡和研究助手

說(shuō)到生命科學(xué)AI，很多人第一個(gè)想到的名字是Google DeepMind的AlphaFold。

這是一個(gè)繞不開的問(wèn)題，熟悉這一領(lǐng)域的人很容易拿兩者比。

那Rosalind和AlphaFold什么關(guān)系？?jī)烧咄耆煌瑢蛹?jí)的工具。

AlphaFold是一個(gè)計(jì)算引擎。

它只把一件事做到極致：輸入氨基酸序列，輸出蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)，它解決的是困擾結(jié)構(gòu)生物學(xué)幾十年的「蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題」。

AlphaFold數(shù)據(jù)庫(kù)里已經(jīng)有超過(guò)2億個(gè)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，AlphaFold 3進(jìn)一步擴(kuò)展到蛋白-配體、蛋白-核酸等復(fù)合物的相互作用預(yù)測(cè)。

https://alphafold.ebi.ac.uk/?pStoreID=techsoup%2F1000&utm_source=chatgpt.com

GPT-Rosalind則更像是一個(gè)研究伙伴。

它可以幫你做文獻(xiàn)綜合、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)規(guī)劃、序列功能解讀、工具調(diào)用。

如果把AlphaFold比作一臺(tái)超級(jí)顯微鏡，Rosalind是坐在顯微鏡旁邊幫你分析數(shù)據(jù)、查文獻(xiàn)、設(shè)計(jì)下一步實(shí)驗(yàn)的研究助手。

因此，兩者的關(guān)系不是誰(shuí)取代誰(shuí)，更像是一種互補(bǔ)關(guān)系，也代表了兩家公司在「AI+科學(xué)」上不同的路線：

AlphaFold打造了生命科學(xué)的「超級(jí)顯微鏡」，在計(jì)算環(huán)節(jié)「單點(diǎn)爆破」，解決了一個(gè)諾獎(jiǎng)級(jí)的問(wèn)題；而Rosalind試圖成為調(diào)度這一切的「大腦」，從橫向的「工作流」包抄，想重塑整個(gè)實(shí)驗(yàn)室的生產(chǎn)力。

誰(shuí)能夠跑得更遠(yuǎn)，現(xiàn)在下結(jié)論還太早。

可以肯定的是，當(dāng)這兩種力量在生命科學(xué)領(lǐng)域交匯時(shí)，那個(gè)人類科學(xué)發(fā)現(xiàn)的奇點(diǎn)離我們就更近了。

參考資料：

https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/

https://x.com/OpenAI/status/2044861690911850863?s=20