Jag är glad över att kunna dela med mig av den första delen av en helt fantastisk analys från GPT-5-tankemodellen! Jag laddade upp ett stort kalkylblad, nästan 1 300 metaboliter (lipider, kolhydrater, mikrobiombaserade föreningar och mycket mer) uppmätta hos 150 ME/CFS-patienter och 100 friska kontroller. I den första körningen berättade jag inte ens för GPT-5 att dessa prover var från ME/CFS-patienter, jag ville se vad den kunde hitta blind, enbart från metabolomikdata. Därefter kommer jag att dela med mig av den version där jag avslöjade att dessa kom från vår patientkohort, kopplade till vår nyligen publicerade artikel och vad GPT-5 avslöjade där är ännu på en annan nivå! Vi hade analyserat samma datauppsättning för över två år sedan, och det tog oss mer än en månad att arbeta oss igenom den helt. ✅GPT-5 gjorde ett bättre jobb på under fem minuter. ✅Det replikerade inte bara nästan allt vi hade kommit fram till då, inklusive att hitta alla betydande skillnader, skapa flera kalkylblad på olika vägar och så vidare, utan avslöjade också flera upptäckter som vi helt missade. ✅GPT-5 lyfte till och med fram genomförbara mål och potentiella behandlingar för patienter (som jag kommer att dela med mig av snart). Detta är inte en "inkrementell förbättring". Det här är en revolution! Det som en gång tog månader tar nu timmar. Som jag nämnde tidigare förändras inte bara reglerna för vetenskaplig forskning, de skrivs om! Att dela en del av utdata från GPT-5 som ett exempel och en sammanfattning ingår också som en skärmdump. Enhetlig mekanistisk teori med orsaksdiagram Observerat mönster •Lipidremodellering med ökad DAG, PC, SM och specifika ceramider hos patienter. •Kofaktormönster med minskade karotenoider och ökad ökning av alfa-tokoferol. Mekanistiska länkar •De novo-ceramidsyntes via serinpalmitoyltransferas och ceramidsyntaser ökar ceramidpooler som påverkar stress och signalering. •Kennedy-vägen (CDP-kolin) kopplar samman DAG- och PC-metabolism; CHKA → PCYT1A → CHPT1 omvandlar kolin till PC med DAG som acceptor. •DAG aktiverar PKCε och relaterade isoformer, vilket kan ändra receptorns signaltrohet. •Alfa-tokoferol är en peroxylradikal i lipidfas som rensar bort och regenereras av askorbat. Minskade karotenoider är förenliga med konsumtion av antioxidanter. Rangordnade, genomförbara mål 1.SPTLC1/2 eller CERS (enzymer) - minskar syntesen av novo ceramid. Låg genomförbarhet för närvarande men mycket kausal om lipiddrivare är primära. Riskerna inkluderar effekter på myelin. 2.DGAT1 / 2 modulering - minska toxisk DAG-signalering genom shuntning till neutral lagring eller titrerande flöde. Medelhög genomförbarhet, GI tolerabilitet är den viktigaste risken. 3.PKCε-hämning - blockera DAG-till-signaleringssteg. För närvarande låg genomförbarhet, men mekaniskt exakt. 4. Karotenoider och C-vitamin i kosten stöder - fyller antioxidantkapaciteten och hjälper till med tokoferolåtervinning. Hög genomförbarhet, monitor F2-isoprostaner och karotenoidpanel. 5. Försök L-karnitin endast om brist bekräftas - liten signal i karnitinvägen; Pilotdosering med låg tillförlitlighet och övervakning. Föreslagna valideringsexperiment och minimal klinisk biomarkörpanel Experiment med validering •Riktad lipidomik med fokus på DAG-arter, ceramider (upplösta i kedjelängd), sfingomyeliner, PC. •PKCε-aktivitetsproxies i tillgängliga celler om det är möjligt. •Antioxidantpanel: alfa-tokoferol, karotenoider, C-vitamin samt F2-isoprostaner för avläsning av lipidperoxidation. •Om pilot-L-karnitin övervägs, mät fritt och acylkarnitiner samt förhållandet mellan acyl och fritt före post. Minimal övervakningspanel •Ceramider: d18:1/16:0, d18:1/18:0 och dihydroceramider. •Panel för DAG-klass med positionella isomerer, om sådana finns. Rapportera som molarprocent av totala lipider. •PC-klass och LPC/PC-förhållande; kolin och fosfokolin för att härleda flödet i Kennedyvägen. •Alfa-tokoferol, beta-kryptoxantin, karotendioler, vitamin C och F2-isoprostaner.