美國時間18日，開發ChatGPT的OpenAI宣布，與抗衰老公司Retro Biosciences合作，建立一個可產生新蛋白質的機器學習模型「GPT-4b micro」，目前已經開發出兩種創新「山中因子」(Yamanakafactors)蛋白，其細胞重編程(reprogramming)相關的生物標記增加約50倍，有望讓體細胞逆轉成幹細胞的效率大幅提升。

不同於DeepMind GPT-4b micro重視蛋白交互作用

雙方的合作並非偶然，2023年OpenAI執行長Sam Altman以個人名義向Retro投資1.8億美元。

有趣的是，GPT-4b micro模型不會像Deepmind的AlphaFold特別去預測特定的蛋白質結構，而是預測蛋白質之間如何相互作用，針對蛋白質的功能來進行預測生成。

透過雙方合作建立的GPT-4b micro模型，Retro的科學家重新設計了兩種在胎兒發育中發揮關鍵作用的「山中因子」蛋白。

OpenAI科學家指出，由於山中因子是異常鬆軟和非結構化的蛋白質，因此其大型語言模型相對更適合。

修改高達1/3胺基酸 逆轉幹細胞有望增50倍 

在先前研究發現，若將這兩種山中因子蛋白質導入成熟的體細胞中，可使其恢復到幹細胞狀態。

全球科學家均正在嘗試運用這項特性來開發治療失明和糖尿病等疾病的方法，但是，運用自然界中存在的山中因子蛋白在將成熟細胞轉化成幹細胞的效率極低，只有不到1%。

OpenAI指出，在早期實驗室測試中顯示，透過GPT-4b micro模型重新設計的山中因子蛋白，可以讓與細胞重編程(reprogramming)相關的生物標記增加約50倍，代表更容易將成熟細胞轉化成幹細胞。

OpenAI分享，該模型接受了許多物種的蛋白質序列作為以及蛋白質相互作用的資訊進行訓練。

Retro的科學家使用少量樣本提示(Few-Shot)方法，提供一系列帶有答案的範例來詢問聊天機器人，再提供一個範例供機器人參考回應。

有趣的是，OpenAI的模型經常給出修改蛋白質中高達三分之一胺基酸的建議，這是過去研究人員不太可能會做的修改。

因此，OpenAI與Retro Biosciences是人工智慧(AI)與抗老化科學合作的重要里程碑，不僅僅是預測蛋白質結構，可能可以徹底改變再生醫學。

目標延壽10年! 多家抗老化公司競逐

Retro的目標是讓人類正常壽命延長10年，其專注於運用山中因子添加到人類皮膚細胞中，來逆轉體細胞。山中因子是山中伸彌在2006年提出的四種轉錄因子，包括Oct3/4、Sox2、c-Myc和Klf4，能夠將已分化的體細胞重編程為具有類似胚胎幹細胞狀態的「誘導型多潛能幹細胞」(iPS細胞)，連帶改寫與老化相關的細胞特徵、重置基因體的表觀遺傳標記。
 
近年來，科學界將山中因子組合當成老化研究的焦點，但不是將細胞變成未分化的多潛能狀態，而是透過表觀遺傳學的部分重編程(partial reprogramming)途徑，逆轉細胞老化、修補組織。

科學界對部分細胞重編程的追求，如今已形成一場競賽。目前已知以部分重編程進行抗老化研究的公司，就有像是Alphabet子公司Calico Life Sciences，以及Altos Labs、Life Biosciences、YouthBio Therapeutics、AgeX、Shift Biosciences、Turn Biotechnologies等公司。

參考資料：https://www.technologyreview.com/2025/01/17/1110086/openai-has-created-an-ai-model-for-longevity-science/

(編譯/李林璦)