OpenAI公布生命科學語言模型GPT-Rosalind進軍藥物開發

GPT-Rosalind是支援生物、藥物發現和轉譯醫學的研究的尖端推理模型系列。傳統上，藥物開發從標的發現到獲得法規許可得耗費10到15年，縮短發現早期的時間花費，有助於目標選定、提高生物假設和高品質實驗。然而前端研究流程相當複雜且耗時，研究人員必須處理大量文獻、專門化資料庫、實驗數據和變動不斷的假設來產生及評估其想法。和許多其他AI模型一樣，GPT-Rosalind也意在加速生物科學研究的進程。

該模型名稱源於促進DNA結構發現的英國化學家Rosalind Franklin。這模型以GPT為基礎，結合化學、蛋白質工程與基因知識及工具運用能力，並為生命科學研究流程優化。

目前OpenAI已提供藥廠和研究單位包括Amgen、Moderna、艾倫研究所（the Allen Institute）、Thermo Fisher Scientific等將GPT-Rosalind用於研究和開發流程上。在和這些客戶合作的評估中，GPT-Rosalind在化學、生物學的子領域（如化學反應機制、蛋白質結構、突變效應和互動、DNA序列的親緣關係解釋）及實驗設計分析等的核心推理任務上，效能表現優於GPT 5、5.2、5.4。且GPT-Rosalind在多步驟研究流程包括文獻回顧、解釋實驗輸出、辨識蛋白質功能、合成外部資訊、後續實驗設計，都能有效使用科學工具和資料庫來支持其推理。

該公司也引用生物資訊學及資料分析標竿測試BixBench的測試結果，顯示GPT-Rosalind還超越Gemini 3.1 Pro、Grok 4.2以及GPT 5、5.2、5.4。在科學研究標竿測試LABBench2上，GPT-Rosalind在6項任務中超過GPT-5.4，其中在DNA和酵素試劑的設計測試CloningQA上進步尤為顯著。而在與Dyno Therapeutics合作的RNA序列預測與生成測試中，新模型在預測任務上超過95%的人類專家，在序列生成上則達到人類專家的84百分位。

現在GPT-Rosalind以研究預覽版經由ChatGPT、Codex和API提供給信賴存取方案的組織單位。他們也提供免費的Codex生命科學研究外掛程式，讓科學家們可連結GPT模型到50多個科學工具和資料源。

OpenAI表示，GPT-Rosalind是其生命科學模型系列的第一個模型。未來該公司還會持續改進模型的生物學推理能力、強化對重度使用工具、長週期研究工作流的支援，並和頂尖科學研究機構例合作評估實際效果，例如和洛斯阿拉默斯（Las Alamos Nation Lab）等合作AI導引的蛋白質及催化劑設計。