Derya Unutmaz od lat interesował się sztuczną inteligencją, lecz dopiero pod koniec 2025 roku model GPT-5 Pro pomógł mu wrócić do dawnego eksperymentu. Zagadka dotyczyła wpływu glukozy na specjalizację komórek T, które odgrywają kluczową rolę w walce z nowotworami. Wyniki sprzed trzech lat nagle nabrały sensu.

Pochodzenie trzyletniej zagadki

W 2022 roku laboratorium Unutmaza przeprowadziło serię testów mających wyjaśnić, w jaki sposób stężenie glukozy wpływa na rozwój i specjalizację komórek T. Komórki te odpowiadają za rozpoznawanie zagrożeń, niszczenie komórek nowotworowych oraz regulację odpowiedzi zapalnej. Wyniki eksperymentu okazały się niespójne z dotychczasową wiedzą i nie dały się wyjaśnić samym niedoborem energii.

Zespół zawiesił projekt, ponieważ nie potrafił zinterpretować zaobserwowanych różnic. Publikacja wyników bez jasnego mechanizmu nie miała sensu, a codzienne obowiązki wymagały uwagi. Dopiero ponowne zainteresowanie modelem GPT-5 Pro w 2025 roku pozwoliło wrócić do zgromadzonych danych.

Niespodziewane różnice między warunkami

Badacze poddali rozwijające się komórki T działaniu środowiska o niskim stężeniu glukozy lub deoksyglukozy, która blokuje wykorzystanie tego cukru. Oba warunki powinny ograniczać zasoby energetyczne, jednak deoksyglukoza prowadziła do powstania znacznie większej liczby komórek typu Th17, odpowiedzialnych za odpowiedź zapalną. Efekt utrzymywał się nawet po usunięciu substancji z hodowli.

Różnica nie wynikała wyłącznie z poziomu energii komórkowej. Interferencja z IL-2 okazała się kluczowym czynnikiem, którego zespół początkowo nie dostrzegł. Obserwacje te mają potencjalne znaczenie dla zrozumienia chorób autoimmunologicznych i nowotworowych.

Analiza danych przez GPT-5 Pro

Unutmaz wprowadził surowe wyniki do modelu i poprosił o ich interpretację. GPT-5 Pro wskazał, że deoksyglukoza zakłóca syntezę białka IL-2, które w normalnych warunkach hamuje przekształcanie się komórek T w populację Th17. Model zaproponował mechanizm wykraczający poza bezpośrednią wiedzę laboratorium, co pozwoliło zrozumieć wcześniejsze rozbieżności.

Sugestia została zweryfikowana eksperymentalnie i okazała się trafna. Unutmaz podkreślił, że spostrzeżenie to było na tyle nietypowe, iż żaden członek zespołu nie wpadł na nie samodzielnie.

Sprawdzenie zdolności predykcyjnych

Immunolog postanowił sprawdzić, czy model potrafi przewidzieć wyniki jeszcze nieopublikowanego eksperymentu dotyczącego komórek CD8+ atakujących chłoniaka. GPT-5 Pro poprawnie wskazał na wzmocnienie zdolności do niszczenia komórek nowotworowych. Wynik eksperymentu nie był dostępny w internecie, co wykluczyło proste wyszukiwanie informacji.

Ten moment utwierdził Unutmaza w przekonaniu, że modele osiągnęły poziom rzeczywistego rozumienia procesów biologicznych. Kolejne symulacje pomagają teraz ograniczać liczbę kosztownych testów laboratoryjnych.

Nowe podejście do planowania badań

Unutmaz opisuje GPT-5 Pro jako partnera, który przetwarza setki nowych artykułów tygodniowo i wskazuje luki w wiedzy. Model symuluje różne warianty eksperymentów, pomagając wybrać najbardziej obiecujące kierunki. Przyspieszenie procesu może skrócić pracę o miesiące lub lata, szczególnie w obszarach wymagających wielu powtórzeń.

Jednocześnie badacz podkreśla, że bez głębokiej wiedzy specjalistycznej nie sposób ocenić, czy sugestia modelu jest istotna biologicznie. AI generuje hipotezy, lecz to człowiek decyduje o ich wartości.

Ograniczenia i perspektywy

Przypadek Unutmaza pokazuje, że aktualne modele potrafią łączyć dane z różnych dziedzin i proponować mechanizmy wykraczające poza specjalizację jednego laboratorium. Jednocześnie nie zastępują one eksperymentów laboratoryjnych ani recenzji naukowej. Połączenie kompetencji ludzkich i obliczeniowych wydaje się najskuteczniejszym podejściem.

W podobnym duchu OpenAI rozwija narzędzia wspomagające badania biomedyczne, o czym pisaliśmy w artykule OpenAI chwali się nowymi zdolnościami ChatGPT w obszarze zdrowia. Inne inicjatywy, takie jak model GPT-Rosalind, wskazują na rosnące zainteresowanie zastosowaniami w biologii.

Źródła:

OpenAI Blog, https://openai.com/index/gpt-5-immunology-mystery, TechCrunch, The Verge