OpenAI、生命科学向け「GPT-Rosalind」　ゲノム解析など支援

OpenAIは16日(米国時間)、生命科学研究向けモデル「GPT-Rosalind」を発表した。生物学、創薬、橋渡し医学の研究を支援するモデルで、研究機関向けにChatGPT、Codex、APIでプレビュー版として提供する。 GPT-Rosalindは、化学、タンパク質工学、ゲノミクスなどの分野における科学的なワークフローに最適化した生命科学研究向けモデルシリーズの第1弾。分子、タンパク質、遺伝子、パスウェイ、疾患生物学に関する推論に加え、文献レビュー、配列と機能の解釈、実験計画、データ分析などの多段階のワークフローに対応する。名称は、DNAの二重らせん構造の発見に貢献したロザリンド・フランクリン氏に由来する。 性能評価では、化学反応機構やタンパク質構造、DNA配列の解釈などの生物学や化学分野での推論能力で、GPT-5や5.2、5.4より高い性能を示した。ベンチマークでは、バイオインフォマティクスやデータ分析を想定したBixBenchで高い性能を記録し、LABBench2でも11項目中6項目でGPT-5.4を上回った。特に、分子クローニング向けのDNAや酵素試薬を設計するCloningQAで改善が大きかったという。 未公開のRNA配列を使った機能予測・配列生成タスクの評価では、予測タスクが人間の専門家の95パーセンタイルを上回り、生成タスクでも84パーセンタイル前後に達したという。 また、Codex向けのプラグイン「Life Science Research Plugin」も提供開始。GitHubで公開し、モデルが50種類以上の科学ツールやデータソースに接続できるようにする。

OpenAIは16日(米国時間)、生命科学研究向けモデル「GPT-Rosalind」を発表した。生物学、創薬、橋渡し医学の研究を支援するモデルで、研究機関向けにChatGPT、Codex、APIでプレビュー版として提供する。 GPT-Rosalindは、化学、タンパク質工学、ゲノミクスなどの分野における科学的なワークフローに最適化した生命科学研究向けモデルシリーズの第1弾。分子、タンパク質、遺伝子、パスウェイ、疾患生物学に関する推論に加え、文献レビュー、配列と機能の解釈、実験計画、データ分析などの多段階のワークフローに対応する。名称は、DNAの二重らせん構造の発見に貢献したロザリンド・フランクリン氏に由来する。 性能評価では、化学反応機構やタンパク質構造、DNA配列の解釈などの生物学や化学分野での推論能力で、GPT-5や5.2、5.4より高い性能を示した。ベンチマークでは、バイオインフォマティクスやデータ分析を想定したBixBenchで高い性能を記録し、LABBench2でも11項目中6項目でGPT-5.4を上回った。特に、分子クローニング向けのDNAや酵素試薬を設計するCloningQAで改善が大きかったという。 未公開のRNA配列を使った機能予測・配列生成タスクの評価では、予測タスクが人間の専門家の95パーセンタイルを上回り、生成タスクでも84パーセンタイル前後に達したという。 また、Codex向けのプラグイン「Life Science Research Plugin」も提供開始。GitHubで公開し、モデルが50種類以上の科学ツールやデータソースに接続できるようにする。