GPT-5 reduce un 40% el coste de la síntesis de proteínas sin células, con Ginkgo Bioworks
OpenAI ha colaborado con Ginkgo Bioworks para conectar GPT-5 a un laboratorio en la nube —un laboratorio húmedo automatizado ejecutado por software— y optimizar la síntesis de proteínas sin células (CFPS). En seis rondas de experimentación en bucle cerrado, el sistema probó más de 36.000 composiciones de reacciones CFPS en 580 placas automatizadas. En tres rondas, GPT-5 estableció un nuevo estado del arte: 40% de reducción del coste de producción de proteínas (y 57% de mejora en el coste de reactivos).
Por qué importa la CFPS
La síntesis de proteínas sin células permite obtener proteínas sin cultivar células; la maquinaria de producción se ejecuta en una mezcla controlada. Es útil para prototipado rápido y para industrias que usan proteínas (medicamentos, diagnósticos, enzimas). Optimizar CFPS es difícil: intervienen muchos componentes y el coste de reactivos escala con el volumen. Conectar GPT-5 al laboratorio permitió proponer experimentos, ejecutarlos, analizar resultados y proponer la siguiente ronda de forma autónoma. Las mejoras vinieron de combinaciones de reactivos que se comportan bien en condiciones de alto rendimiento y bajo oxígeno típicas de la automatización.
Limitaciones y próximos pasos
Los resultados se demostraron con una proteína (sfGFP) y un sistema CFPS; la generalización a otras proteínas y sistemas queda por ver. OpenAI planea aplicar esta optimización en bucle a otros flujos biológicos y evaluar riesgos de bioseguridad dentro de su marco de preparación.
Fuente: OpenAI