ChatGPT comanda laboratório de robôs e pode reduzir custos de remédios

OpenAI, através do ChatGPT‑5, criou um laboratório autônomo, ligado à empresa Ginkgo Bioworks, para produção de proteínas sem células vivas.
Em seis meses, o sistema realizou cerca de 36 mil testes, reduziu o custo por grama de proteína de US$ 700 para US$ 422 e aumentou a produção em até 188%.
O modelo propôs e executou experimentos, aprendeu com os resultados e definiu os próximos passos, com validação de outro programa de computador e supervisão humana.
A IA teve acesso à internet e a artigos científicos, o que permitiu ajustar a receita de DNA e melhorar custos e rendimento.
Os autores destacam poucas alucinações (falhas) e enfatizam que a exploração ocorreu em uma proteína específica; ainda é cedo para prever ampliações, mantendo a supervisão humana nos protocolos.

Um laboratório autônomo, orientado por inteligência artificial, opera 24 horas por dia interligando o ChatGPT a uma empresa de biologia nos EUA. A parceria entre OpenAI e Ginkgo Bioworks criou um sistema que pode reduzir custos e ampliar a produção de proteínas sem uso de células vivas.

Em seis meses, o sistema autônomo executou cerca de 36 mil testes. O uso do ChatGPT-5 permitiu que experimentos fossem propostos, executados, avaliados e que os próximos passos fossem definidos pela IA.

O projeto demonstra que a combinação de IA avançada e automação pode acelerar descobertas e tornar processos biológicos mais eficientes. A indústria de biotecnologia está entre os setores beneficiados por avanços nesse âmbito.

O que mudou na produção de proteínas

Proteínas são componentes centrais de medicamentos, diagnósticos e processos industriais. A automação com IA reduziu o custo de produção de proteína de grama de US$ 700 para cerca de US$ 422, além de aumentar a produção em até 188% em alguns casos.

A produção passou a ocorrer com menos intervenção humana em atividades repetitivas. No entanto, houve necessidade de validação de resultados por software adicional, etapa que ajudou a distinguir o que era factível do que era apenas teórico.

Desempenho e limitações

Os pesquisadores destacam que a velocidade de processamento de dados aumentou, permitindo milhares de experimentos em menos tempo. Ainda assim, o custo total subiu em algumas fases, exigindo ajustes contínuos na execução.

O estudo acumula evidências de que, com supervisão humana, o sistema projetou e executou centenas de experimentos com boa conformidade. A equipe ressalta que os resultados atuais se restringem a uma proteína específica e que ampliar o uso requer novos testes.