OpenAIが生命科学研究に特化した推論モデル「GPT-Rosalind」を発表しました。DNA構造解明に貢献した化学者ロザリンド・フランクリンの名を冠し、仮説から実験への移行を加速させるため、分子や蛋白質、遺伝子などの理解に最適化されています。
OpenAIは生命科学分野に特化した推論モデル「GPT-Rosalind」を発表しました。研究者が仮説から実験への移行をより迅速に進められるよう設計されており、現在はアクセスが厳格に制限されています。
このモデルは、DNA構造の解明に貢献した化学者ロザリンド・フランクリンの名にちなんで命名されました。この名称は同モデルのミッションにふさわしいものです。GPT-Rosalindは生物科学、医薬品発見、治療応用医学における問題に取り組むために構築されており、研究者が証拠を統合し、仮説を生成し、実験を計画し、複数段階の研究タスクに対処するのを支援することを目的としています。
OpenAIは、このモデルが以前のGPTバージョンと異なる点として、科学的ワークフロー（workflow）に特化して調整されていることを強調しています。分子、蛋白質、遺伝子、シグナル伝達経路、疾患生物学についてより正確に推論を行い、複数段階のワークフロー全体において科学ツールとデータベースをより効果的に活用することを意図しています。対応するタスクには、文献調査、配列機能関係の解釈、実験計画、データ分析が含まれます。
OpenAIが独自に行った評価では、GPT-Rosalindは先代モデルのGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4を化学、生化学、蛋白質理解、系統学、実験設計、ツール使用にわたって上回っています。
バイオインフォマティクスとデータ分析のための公開ベンチマークであるBixBenchでは、GPT-RosalindはPass@1で0.751のスコアを獲得しました。OpenAIによると、これはGPT-5.4（0.732）、Grok 4.2（0.698）、GPT-5（0.728）、Gemini 3.1 Pro（0.550）を上回っています。文献調査、データベースアクセス、配列操作、プロトコル設計などのタスクをカバーするLABBench2では、GPT-Rosalindは11のタスク中6つでGPT-5.4を上回っていると、OpenAIは述べています。最大の改善は、分子クローニングプロトコルのためにDNAと酵素試薬を完全に設計する必要があるCloningQAで見られました。
50以上の科学データソースに接続する無料プラグイン
このモデルに加えて、OpenAIはGitHub上でCodex用の自由に利用可能な生命科学研究プラグインをリリースしています。このプラグインは一般的な研究ワークフロー用のモジュラースキル（modular skills）を提供し、50以上の公開マルチオミクス（multi-omics）データベース、文献ソース、生物学的ツールにモデルを接続します。これは人間の遺伝学、機能的ゲノミクス、蛋白質構造、生化学、臨床証拠、および公開研究の発見にわたります。
OpenAIは、このプラグインが広範で曖昧な複数段階の質問に対処するための調整レイヤーとして機能し、研究者をサポートすると述べています。エンタープライズユーザーはGPT-Rosalindと組み合わせることができます。
