El ser humano es uno de los pocos animales que es consciente de su propia longevidad. No viviremos para siempre. Y esto nos ha empujado a buscar maneras de alargar nuestra vida. La ciencia de la longevidad ha logrado ganarle varios años a la muerte gracias a descubrimientos como la potabilización del agua, las vacunas y una sucesión de mejoras relacionadas con la medicina, la higiene y la nutrición. OpenAI quiere aportar su grano de arena en el campo que más domina, la inteligencia artificial. Y su respuesta para vivir más años es GPT-4b Micro.
OpenAI se dio a conocer, hace años, con GPT, su modelo de inteligencia artificial generativa. Desde entonces, ha lanzado sucesivas versiones de GPT que han mejorado sus precedentes con más eficacia, eficiencia y con la posibilidad de procesar más información en menos tiempo. Y de ofrecer respuestas a toda clase de preguntas de una manera más creativa. Pero uno de los campos en los que la inteligencia artificial tiene más que ofrecer es el análisis de datos. Precisamente, en este campo, la ciencia, en general, y la medicina, en particular, pueden avanzar muy rápido aprendiendo del análisis y procesamiento de datos. En el pasado, hemos visto varios ejemplos aplicados a curar el cáncer o diagnosticar el Alzheimer.
De la unión entre la ciencia, y su búsqueda de la longevidad, y la inteligencia artificial, surge el proyecto en el que han trabajado OpenAI y Retro Biosciences. Su trabajo conjunto ha dado, como fruto, un modelo de inteligencia artificial que podría alargar nuestra vida unos diez años más. O eso dice Retro Biosciences en su página oficial. El modelo de IA en cuestión se llama GPT-4b Micro, y ha sido entrenado para ser un especialista en los llamados factores Yamanaka o factores de Yamanaka. Estas proteínas podrían convertir células normales en células madre, capaces de regenerar cualquier tejido. Y esto, en la práctica, supondría arañar unos cuantos años y alargar nuestra esperanza de vida.
Inteligencia artificial y reprogramación celular
Retro Biosciences es una startup especializada en “terapias que revierten significativamente las enfermedades relacionadas con la edad”. Su objetivo es dar con los mecanismos de envejecimiento y prevenirlos, antes de que se produzcan. O revertirlos, una vez están en marcha. Y su enfoque se centra en las células. ¿Cómo hacer que nuestro cuerpo deje de envejecer o lo haga más lentamente?
Para dar con las claves que respondan a estas preguntas, proyectos como el de esta startup necesitan trabajar con millones de datos para comprender cómo funciona nuestro cuerpo. En este caso, a nivel celular. Y qué elementos se pueden alterar para favorecer nuestra longevidad. Este proyecto llegó a oídos de Sam Altman, CEO de OpenAI, que, en 2023, invirtió unos 180 millones de dólares. A título personal.
La participación de OpenAI con su modelo de IA GPT-4b Micro no es la primera de este tipo. Sin ir más lejos, el premio Nobel de química de 2024 fue a parar a un proyecto que consistía en utilizar inteligencia artificial para predecir las estructuras complejas de las proteínas. El premio se repartió entre el bioquímico David Baker y los ingenieros informáticos Demis Hassabis y John Jumper, que trabajan en Google DeepMind. Esta empresa, comprada por Google hace más de una década, ha trabajado durante años en proyectos científicos de lo más variados. Dos ejemplos: robótica y meteorología.
Así que OpenAI quiere ir más allá de ChatGPT, DALL-E o Sora. Además de crear modelos de IA para rehacer textos, programar código o generar imágenes y videos, también quiere formar parte de los próximos descubrimientos científicos. Una oportunidad para generar inteligencias artificiales más complejas. Y en último lugar, un objetivo que obsesiona a OpenAI: crear una AGI, acrónimo en inglés de inteligencia artificial genérica.
GPT-4b Micro, en busca de la longevidad
La reprogramación celular no es algo que pueda hacerse fácilmente. Pero sus posibilidades son prometedoras. De ahí su importancia. Las proteínas están formadas por cientos de aminoácidos. Y cada uno puede tener hasta 20 variantes. Así que las posibilidades de reprogramación son enormes. Y dar errores constantemente. Es más, las tasas de éxito actuales son inferiores al 1%. Pero OpenAI afirma que su modelo de IA puede analizar hasta un tercio de los aminoácidos.
La propuesta de OpenAI y Retro Biosciences, en la que llevan trabajando más de un año, consiste en entrenar GPT-4b Micro para que sea capaz de optimizar el proceso. Y, en concreto, afirman haber aumentado en más de 50 veces la eficacia de dos de los cuatro factores de Yamanaka. Tal y como explica John Hallman, investigador de OpenAI, “En general, las proteínas parecen mejores de lo que los científicos pudieron producir por sí mismos”. Centrándose en los cuatro factores de Yamanaka, Retro Biosciences quiere obtener tratamientos de regeneración celular que ralenticen nuestro envejecimiento. Y, por contra, potencie nuestra longevidad.
Comparando GPT-4b Micro con el modelo de IA de Google DeepMind, AlphaFold, que también es un “especialista” en proteínas, la IA de Google puede predecir la estructura que adoptarán las proteínas. Por su parte, el modelo de OpenAI se centra en proteínas flexibles y desestructuradas. Su aprendizaje se basó en ejemplos de secuencias de proteínas de muchas especies y con información sobre qué proteínas tienden a interactuar entre sí.
Ahora tendremos que esperar a que se publiquen estos resultados, de manera oficial, para que los científicos puedan revisar los resultados y validar este logro científico por científicos independientes. A partir de aquí, según cuenta Aaron Jaech, de OpenAI, “aún debemos determinar si las capacidades del nuevo modelo se presentarán al mundo de manera independiente o si se incorporarán a nuestros sistemas de razonamiento más recientes”.
