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IT House News le 22 août, le média technologique The Decoder a publié un article de blog hier (21 août), rapportant qu'une étude de l'Université Rutgers a montré que le modèle de langage GPT-4 d'OpenAI peut simuler des acides aminés simples avec une grande précision et une structure protéique.

Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans « Rapports scientifiques ». L’équipe de recherche scientifique a utilisé le modèle de langage GPT-4 AI pour explorer ses performances dans les tâches de base de biologie structurale.Il a été constaté que le modèle d’IA pouvait prédire avec précision les structures moléculaires.

Les scientifiques ont demandé à GPT-4 de construire des modèles structurels tridimensionnels de 20 acides aminés standards et de prédire avec précision la composition atomique, les longueurs de liaison et les angles dans les résultats de rétroaction. Cependant, GPT-4 a rencontré des problèmes lors de la simulation des structures cycliques et des erreurs de configuration stéréochimique.

Dans une autre expérience, il a été demandé à GPT-4 de simuler la structure d'un élément structurel de protéine commun, l'hélice α. Le plug-in Wolfram devait être intégré pour les calculs mathématiques. Le modèle résultant était comparable à l'hélice α déterminée expérimentalement. structure.

En outre, GPT-4 analyse également la liaison entre le médicament antiviral Nirmatrelvir et la principale protéase du SRAS-CoV-2.Le modèle a correctement identifié les acides aminés impliqués dans la liaison et a spécifié avec précision les distances entre les atomes en interaction.

Ces capacités sont exceptionnelles car GPT-4 n’a pas été développé spécifiquement pour les tâches de biologie structurale. Les chercheurs ont noté que la méthode de modélisation de GPT-4 n’est pas claire. Il peut utiliser les coordonnées atomiques existantes provenant d’un ensemble de données d’entraînement, ou recalculer la structure à partir de zéro – des recherches plus approfondies seront nécessaires pour tirer des conclusions définitives.

Les chercheurs affirment que des outils spécialisés d’intelligence artificielle tels qu’AlphaFold 3 peuvent prédire des structures plus complexes,GPT-4 devrait accomplir des tâches de base en biologie structurale. Cette capacité de modélisation est actuellement rudimentaire et a des applications pratiques limitées.

Pourtant, l’équipe affirme que l’étude crée un précédent pour l’application de cette technique à la biologie structurale. Les chercheurs suggèrent que des recherches plus approfondies sur les capacités et les limites de l’intelligence artificielle générative pourraient conduire à une exploration plus approfondie des applications de l’IA dans d’autres domaines potentiels des sciences de la vie au-delà du domaine de la biologie structurale.