OpenAI и платформа Ginkgo Bioworks протестировали возможности языковой модели GPT-5 в качестве прямого руководителя автоматизированной исследовательской лаборатории. Искусственный интеллект взял под контроль замкнутый цикл биохимических экспериментов, что позволило существенно удешевить производство белков без использования живых клеток.
Как устроен автономный биосинтез
В основе эксперимента лежала связка GPT-5 с облачной роботизированной инфраструктурой Ginkgo Bioworks. Модель самостоятельно проектировала серии опытов, роботизированные комплексы выполняли «мокрые» процедуры в автоматическом режиме, после чего данные возвращались ИИ для корректировки дальнейшей стратегии. В качестве практической задачи исследователи выбрали бесклеточный синтез белков (CFPS) — метод создания белковых соединений в специальной смеси с ДНК-шаблоном и клеточным лизатом, минуя стадию выращивания живых организмов.
За шесть циклов замкнутых испытаний система задействовала 580 автоматизированных планшетов и провела свыше 36 000 реакций. Получив доступ к интернету и профильной научной литературе, модель смогла добиться рекордных показателей всего за два месяца и три раунда активной работы.
Экономия и борьба с лабораторными ограничениями
Итогом работы стало снижение стоимости бесклеточного синтеза на 40% по сравнению с предыдущими лучшими результатами, а расходы на реагенты сократились сразу на 57%. Авторы проекта отмечают, что колоссальный масштаб испытаний помог нивелировать высокий уровень шума в биологических измерениях и выявить неочевидные закономерности.
- Адаптация к микроформатам: в автоматизированных лабораториях объемы проб меньше, а перемешивание и аэрация хуже, что обычно снижает выход белка. GPT-5 нашла рецептуры, устойчивые к этим факторам.
- Внимание к деталям: модель выделила критическое влияние буферных растворов, концентраций полиаминов и систем регенерации энергии. При ручной оптимизации такие параметры часто упускают из виду.
- Экономика процесса: основную часть затрат в CFPS составляют ДНК и клеточный лизат, поэтому ключевым фактором успеха стал рост выхода целевого белка на единицу этих дорогостоящих материалов.
Ограничения и планы на будущее
На данном этапе все тесты проводились исключительно на одном белке — сверхфлуоресцентном зеленом белке (sfGFP) — в рамках единственной системы синтеза. Перенос найденных алгоритмов на другие протеины еще предстоит доказать. Кроме того, полностью отказаться от людей лаборатория пока не смогла: специалисты контролируют протоколы и физически работают с реагентами.
В дальнейшем разработчики намерены распространить подход с замкнутым циклом «модель — лаборатория» на другие биотехнологические задачи, параллельно уделяя повышенное внимание вопросам биобезопасности.
комментарии закрыты.