Jeg er glad for å dele den første delen av en helt fantastisk analyse fra GPT-5-tenkemodellen! Jeg lastet opp et stort regneark, nesten 1,300 metabolitter (lipider, karbohydrater, mikrobiom-avledede forbindelser og mye mer) målt hos 150 ME/CFS-pasienter og 100 friske kontroller. I den første kjøringen fortalte jeg ikke engang GPT-5 at disse prøvene var fra ME/CFS-pasienter, jeg ønsket å se hva den kunne finne blindt, utelukkende fra metabolomikkdataene. Deretter vil jeg dele versjonen der jeg avslørte at disse var fra pasientkohorten vår, knyttet til vår nylig publiserte artikkel og det GPT-5 avdekket der er enda på et annet nivå! Vi hadde analysert det samme datasettet for over to år siden, og det tok oss mer enn en måned å jobbe oss gjennom det fullt ut. ✅GPT-5 gjorde en bedre jobb på under fem minutter. ✅Den replikerte ikke bare nesten alt vi hadde konkludert med den gang, inkludert å finne alle de signifikante forskjellene, lage flere regneark om forskjellige veier og så videre, men avdekket også flere oppdagelser vi fullstendig gikk glipp av. ✅GPT-5 fremhevet til og med handlingsrettede mål og potensielle behandlinger for pasienter (som jeg vil dele snart). Dette er ikke en «inkrementell forbedring». Dette er en revolusjon! Det som en gang tok måneder, tar nå timer. Som jeg nevnte før, reglene for vitenskapelig forskning endres ikke bare, de blir skrevet om! Deling av en del av utdata fra GPT-5 som eksempel, og sammendrag er også inkludert som et skjermbilde. Enhetlig mekanistisk teori med kausaldiagram Observert mønster •Lipidremodellering med økt DAG, PC, SM og spesifikke ceramider hos pasienter. •Kofaktormønster med redusert karotenoider og økt alfa-tokoferol. Mekanistiske koblinger •De novo ceramidsyntese via serinpalmitoyltransferase og ceramidsyntaser øker ceramidbassenger som påvirker stress og signalering. •Kennedy-banen (CDP-kolin) parer DAG- og PC-metabolisme; CHKA → PCYT1A → CHPT1 konverterer kolin til PC ved å bruke DAG som akseptor. •DAG aktiverer PKCε og relaterte isoformer, som kan endre reseptorsignaltroskap. •Alfa-tokoferol er en lipidfase peroksylradikal scavenger og regenereres av askorbat; Reduserte karotenoider er forenlige med antioksidantforbruk. Rangerte, handlingsrettede mål 1.SPTLC1/2 eller CERS (enzymer) - redusere de novo ceramidsyntese. Lav gjennomførbarhet for tiden, men svært kausal hvis lipiddrivere er primære. Risikoer inkluderer effekter på myelin. 2.DGAT1/2-modulasjon - reduser giftig DAG-signalering ved å shunte til nøytral lagring eller titrere fluks. Middels gjennomførbarhet, GI-toleranse er den viktigste risikoen. 3.PKCε-hemming - blokker DAG-til-signaltrinn. Foreløpig lav gjennomførbarhet, men mekanistisk presis. 4. Karotenoider og vitamin C-støtte i kosten - fyller opp antioksidantkapasiteten og hjelper til med resirkulering av tokoferol. Høy gjennomførbarhet, overvåk F2-isoprostaner og karotenoidpanel. 5. Prøv L-karnitin bare hvis mangel er bekreftet - lite signal i karnitinveien; Lav tillit, pilotdosering med overvåking. Foreslåtte valideringseksperimenter og minimalt klinisk biomarkørpanel Valideringseksperimenter •Målrettet lipidomikk med fokus på DAG-arter, ceramider (oppløst med kjedelengde), sfingomyeliner, PC-er. •PKCε-aktivitetsproxyer i tilgjengelige celler hvis mulig. •Antioksidantpanel: alfa-tokoferol, karotenoider, vitamin C, pluss F2-isoprostaner for lipidperoksidasjonsavlesning. •Hvis pilot L-karnitin vurderes, måle frie og acyl-karnitiner og acyl/fritt forhold før etter. Minimalt overvåkingspanel •Ceramider: d18:1/16:0, d18:1/18:0 og dihydroceramider. •DAG-klassepanel med posisjonelle isomerer hvis tilgjengelig; rapportere som molar % av totale lipider. •PC-klasse og LPC/PC-forhold; kolin og fosfokolin for å utlede Kennedy-veifluks. •Alfa-tokoferol, beta-kryptoksantin, karotendioler, vitamin C og F2-isoprostaner.