OpenAI, PerturbAI y Scripps Research han presentado un método que reparte la interpretación de un gran conjunto de datos biológicos entre miles de agentes de IA. El trabajo generó pistas de investigación a partir de datos existentes del cerebro de ratones, sin demostrar un tratamiento nuevo ni completar un experimento.
OpenAI dio a conocer la colaboración el 21 de octubre. Los agentes, basados en GPT-Rosalind, examinaron los efectos de alteraciones genéticas, los relacionaron con publicaciones científicas y propusieron explicaciones para futuras investigaciones.
Convertir observaciones en preguntas
Los grandes experimentos pueden producir más resultados de los que un equipo puede estudiar a fondo. En este caso, distintos agentes investigaron distintas alteraciones. Sus informes se reunieron en una colección que conecta genes, respuestas celulares, publicaciones y mecanismos posibles: un atlas de razonamiento.
Los 32 minutos comunicados corresponden al análisis y la síntesis de información ya recopilada. No incluyen los experimentos biológicos ni las comprobaciones posteriores. La comparación de OpenAI con meses o un año de trabajo humano es una estimación para una revisión secuencial, no una competición cronometrada contra investigadores.
Qué significa la evaluación
Según OpenAI, especialistas que desconocían el origen de los informes prefirieron los elaborados por agentes distribuidos en el 75% de las comparaciones con un agente único. Esa cifra mide una preferencia entre informes; no demuestra que el 75% de las afirmaciones biológicas sean correctas.
Una pista afectaba a Dctn1, un gen relacionado con el transporte dentro de las neuronas. Los agentes conectaron cambios tras su alteración con estudios sobre la regulación del colesterol. La explicación propuesta requiere experimentos, y su relevancia para enfermedades humanas no queda demostrada por interpretar datos de células de ratón.
La comprobación sigue en el laboratorio
El posible valor para los laboratorios consiste en explorar más resultados de un conjunto de datos existente y relacionarlos con trabajos previos. Su utilidad depende de la evidencia que respalde cada conexión y de que pueda ponerse a prueba.
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