Vi samarbeidet med @Ginkgo for å koble GPT-5 til et autonomt laboratorium, slik at det kunne foreslå eksperimenter, kjøre dem i stor skala, lære av resultatene og bestemme hva som skulle prøves videre. Denne lukkede kretsen reduserte proteinproduksjonskostnadene med 40 %.

GPT-5 var koblet til et autonomt laboratorium: det designet eksperimenter, laboratoriet utførte dem, og resultatene informerte de neste designene over seks iterasjoner. I dette oppsettet designet GPT-5 batcher med eksperimenter, laboratoriet utførte dem, og dataene ble matet tilbake til neste runde. Vi gjentok denne syklusen seks ganger, og utforsket 36 000+ reaksjonssammensetninger fordelt på 580 automatiserte plater.

Vi fant at forbedringene kom fra å identifisere kombinasjoner som fungerer godt sammen og som holder seg i realitetene med høygjennomstrømmingsautomatisering. GPT-5 identifiserte rimelige reaksjonssammensetninger som mennesker ikke tidligere hadde testet i denne konfigurasjonen. Cellefri proteinsyntese (CFPS) har blitt studert i flere år, men rommet for mulige blandinger er fortsatt stort. Når du kan foreslå og gjennomføre tusenvis av kombinasjoner raskt, kan du finne fungerende områder som lett kan overses med en manuell arbeidsflyt.