Исследователь использует Codex и ChatGPT для поиска новых антибактериальных молекул
Лаборатория Цезаря де ла Фуэнте применяет Codex и ChatGPT для сканирования живых и вымерших геномов в поисках кандидатов‑антибактериальных соединений, ускоряя борьбу с резистентными инфекциями.
В статье блога OpenAI описывается, как исследователь Цезарь де ла Фуэнте (University of California, San Diego) использует модели Codex и ChatGPT для ускорения поиска новых антибактериальных молекул.
Команда сканирует более 10 000 геномов, включая как современные, так и вымершие виды, с помощью Codex, который генерирует код для обработки больших биологических датасетов. Затем ChatGPT помогает интерпретировать результаты, формулировать гипотезы и проводить быстрый литературный обзор.
За первые три месяца проекта было получено более 2 000 потенциальных пептидных кандидатов. Из них 150 прошли первичный in‑silico‑скрининг на токсичность и стабильность, а 12 — лабораторные тесты, где 3 показали активность против многорезистентных штаммов Staphylococcus aureus и Pseudomonas aeruginosa.
«Codex позволил нам автоматически генерировать пайплайн для извлечения генетических последовательностей, а ChatGPT ускорил написание протоколов и анализ полученных данных», – отмечает де ла Фуэнте.
Подробности и код проекта доступны в репозитории GitHub, а полная статья – на OpenAI Blog.
Для разработчиков AI и студентов это яркий пример, как комбинировать генеративный код и языковые модели в биоинформатике. Подобные подходы позволяют быстро прототипировать исследовательские пайплайны, но требуют тщательной валидации полученных биологических гипотез.
