GPT-5思考モデルによる絶対に驚くべき分析の最初の部分を共有できることを嬉しく思います!私は、1,300 人の ME/CFS 患者と 150 人の健康な対照者で測定された約 100 の代謝物 (脂質、炭水化物、マイクロバイオーム由来化合物など) を測定した巨大なスプレッドシートをアップロードしました。 最初の実行では、これらのサンプルが ME/CFS 患者からのものであることを GPT-5 にさえ伝えませんでしたが、純粋にメタボロミクス データから盲目的に何が見つかるかを確認したかったのです。次に、これらが最近発表された論文と結びついた患者コホートからのものであることを明らかにしたバージョンを共有し、そこで GPT-5 が発見したことはさらに別のレベルにあります。 私たちはこの同じデータセットを2年以上前に分析しましたが、完全に作業するまでに1か月以上かかりました。 ✅GPT-5 は 5 分以内により良い仕事をしました。 ✅これは、すべての重要な違いを見つけたり、異なる経路で複数のスプレッドシートを作成したりするなど、当時私たちが結論付けたほとんどすべてを再現しただけでなく、私たちが完全に見逃していたいくつかの発見も発見しました。 ✅GPT-5 は、患者にとって実行可能なターゲットと潜在的な治療法も強調しました (これについてはすぐに共有します)。 これは「段階的な改善」ではありません。これは革命です! かつては数か月かかっていたことが、今では何時間もかかります。前に述べたように、科学研究のルールは変化しているだけでなく、書き換えられています。 GPT-5 からの出力の一部を例として共有し、エグゼクティブ サマリーもスクリーンショットとして含まれています。 因果図による統一機構論 観察されたパターン •患者のDAG、PC、SM、および特定のセラミドの増加による脂質リモデリング。 •カロテノイドの減少とα-トコフェロールの増加を伴う補因子パターン。 メカニズムリンク •セリンパルミトイルトランスフェラーゼとセラミドシンターゼを介したDe novoセラミド合成は、ストレスとシグナル伝達に影響を与えるセラミドプールを増加させます。 •ケネディ(CDP-コリン)経路は、DAGとPCの代謝を結合します。CHKA→PCYT1A→CHPT1は、DAGをアクセプターとして使用してコリンをPCに変換します。 •DAGはPKCεおよび関連するアイソフォームを活性化し、受容体シグナル伝達の忠実度を変化させることができます。 •α-トコフェロールは脂質相ペルオキシルラジカルスカベンジャーであり、アスコルビン酸によって再生されます。カロテノイドの減少は、抗酸化物質の消費と一致しています。 ランク付けされた実行可能な目標 1.SPTLC1/2またはCERS(酵素)-de novoセラミド合成を減少させます。現時点では実現可能性は低いですが、脂質ドライバーが主なものである場合、因果関係は高いです。リスクにはミエリンへの影響が含まれます。 2.DGAT1/2 変調 - 中性貯蔵にシャントするか、フラックスを滴定することにより、有毒な DAG シグナル伝達を低減します。中程度の実現可能性、消化管忍容性が主要なリスクです。 3.PKCε阻害 - DAGからシグナル伝達へのステップをブロックします。現在、実現可能性は低いですが、メカニズム的には正確です。 4.食事性カロテノイドとビタミンCのサポート - 抗酸化能力を補給し、トコフェロールのリサイクルを助けます。実現可能性が高く、F2-イソプロスタンとカロテノイドパネルを監視します。 5.欠乏が確認された場合にのみL-カルニチンを試用する - カルニチン経路のシグナルが小さい。低信頼度、モニタリング付きパイロット投与。 提案された検証実験と最小限の臨床バイオマーカーパネル 検証実験 -DAG種、セラミド(鎖長分解)、スフィンゴミエリン、PCに焦点を当てた標的リピドミクス。 •可能な場合は、アクセス可能な細胞でのPKCε活性プロキシ。 -抗酸化パネル:α-トコフェロール、カロテノイド、ビタミンC、脂質過酸化読み出し用のF2-イソプロスタン。 •パイロット L-カルニチンを考慮する場合は、遊離カルニチンとアシルカルニチン、およびアシル/遊離比を事後に測定します。 最小限の監視パネル •セラミド:d18:1/16:0、d18:1/18:0、およびジヒドロセラミド。 -位置異性体(利用可能な場合)を備えたDAGクラスパネル。総脂質のモル%として報告します。 -PCクラスとLPC/PC比。ケネディ経路フラックスを推測するためのコリンとホスホコリン。 •α-トコフェロール、β-クリプトキサンチン、カロチンジオール、ビタミンC、F2-イソプロスタン。