생명 과학 연구 가속화

OpenAI와 Retro Biosciences는 단백질 공학에 특화된 소형 모델인 GPT-4b micro를 개발하여 생명 과학 연구를 가속화하고 있다. 이 모델은 GPT-4o의 축소 버전을 기반으로 하며, 단백질 서열, 생물학적 텍스트, 3D 구조 데이터를 결합하여 학습되었다.

이 모델을 통해 노벨상 수상 연구 주제인 **야마나카 인자(Yamanaka factors)**의 변이체를 설계한 결과, 줄기세포 재프로그래밍 마커 발현을 기존 대비 50배 이상 높이는 데 성공했다. 설계된 단백질은 DNA 손상 복구 능력도 향상되어 더 높은 회춘(rejuvenation) 잠재력을 보여주었으며, 다양한 세포 유형과 전달 방식에서 그 효과가 검증되었다.

GPT-4b micro의 주요 특징은 다음과 같다:

• 단백질의 기능적 맥락(텍스트 설명, 공진화 상동 서열 등)을 포함하여 설계 가능
• 구조가 고정되지 않은 **무질서 영역(intrinsically disordered regions)**을 가진 단백질도 효과적으로 처리
• 단백질 모델로는 이례적인 최대 64,000 토큰의 컨텍스트 길이 지원