GPT-Rosalind 深度解读：OpenAI 如何用专用 AI 模型加速生命科学发现

"""
GPT-Rosalind 基础使用示例
演示如何调用 API 进行基因组分析和蛋白质结构预测
"""

import openai
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional

# 配置 API
client = openai.OpenAI(api_key="your-api-key")

@dataclass
class GenomicAnalysisResult:
    """基因组分析结果"""
    sequence: str
    predicted_function: str
    confidence: float
    homologous_genes: List[str]
    reasoning: str  # 推理依据
    
@dataclass
class ProteinStructureResult:
    """蛋白质结构预测结果"""
    amino_acid_sequence: str
    predicted_pdb: str  # PDB 格式结构
    confidence_per_residue: List[float]
    structural_motifs: List[str]
    uncertainty_regions: List[tuple]  # (start, end) 低置信度区域


def analyze_genomic_sequence(
    dna_sequence: str,
    organism: Optional[str] = None,
    analysis_type: str = "function_prediction"
) -> GenomicAnalysisResult:
    """
    分析 DNA 序列并预测功能
    
    Args:
        dna_sequence: DNA 序列 (A/T/C/G 字符串)
        organism: 物种名称 (可选，提高预测精度)
        analysis_type: 分析类型
        
    Returns:
        GenomicAnalysisResult 包含预测结果和置信度
    """
    prompt = f"""
    分析以下 DNA 序列：
    序列: {dna_sequence}
    物种: {organism or "未知"}
    分析类型: {analysis_type}
    
    请提供：
    1. 预测的基因功能
    2. 同源基因列表
    3. 预测置信度 (0-1)
    4. 推理依据（引用已知文献或数据库）
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-rosalind",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.1,  # 科学研究需要低温度
    )
    
    # 解析响应（实际使用中应使用结构化输出）
    return GenomicAnalysisResult(
        sequence=dna_sequence,
        predicted_function=response.choices[0].message.content,
        confidence=0.85,  # 实际应从响应中解析
        homologous_genes=["BRCA1", "BRCA2"],
        reasoning="基于序列同源性分析..."
    )


def predict_protein_structure(
    amino_acid_sequence: str
) -> ProteinStructureResult:
    """
    预测蛋白质三维结构
    
    Args:
        amino_acid_sequence: 氨基酸序列 (单字母代码)
        
    Returns:
        ProteinStructureResult 包含预测结构
    """
    prompt = f"""
    预测以下蛋白质的三维结构：
    序列: {amino_acid_sequence}
    
    请提供：
    1. PDB 格式的结构预测
    2. 每个残基的置信度评分
    3. 识别的结构模体 (motifs)
    4. 低置信度区域（不确定性量化）
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-rosalind",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.05,  # 结构预测需要极低温度
    )
    
    return ProteinStructureResult(
        amino_acid_sequence=amino_acid_sequence,
        predicted_pdb=response.choices[0].message.content,
        confidence_per_residue=[0.95, 0.88, 0.92],
        structural_motifs=["alpha-helix", "beta-sheet"],
        uncertainty_regions=[(45, 60)]
    )


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 基因组分析
    dna_seq = "ATGCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATCG"
    result = analyze_genomic_sequence(
        dna_sequence=dna_seq,
        organism="Homo sapiens"
    )
    print(f"预测功能: {result.predicted_function}")
    print(f"置信度: {result.confidence}")
    
    # 蛋白质结构预测
    protein_seq = "MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYGAEALERMFLSFPTT"
    structure = predict_protein_structure(protein_seq)
    print(f"结构模体: {structure.structural_motifs}")
    print(f"低置信度区域: {structure.uncertainty_regions}")

"""
GPT-Rosalind 驱动的药物发现 Pipeline
集成传统生物信息学工具 + AI 推理
"""

from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import json


class DrugDiscoveryPhase(Enum):
    TARGET_IDENTIFICATION = "靶点识别"
    LEAD_SCREENING = "先导化合物筛选"
    STRUCTURE_OPTIMIZATION = "结构优化"
    ADMET_PREDICTION = "ADMET 预测"


@dataclass
class DrugTarget:
    """药物靶点"""
    gene_symbol: str
    protein_name: str
    disease_association: str
    confidence: float
    druggability_score: float  # 0-1, 越高越好
    known_drugs: List[str]
    reasoning: str


@dataclass
class LeadCompound:
    """先导化合物"""
    smiles: str  # SMILES 分子式
    binding_affinity: float  # nM, 越低越好
    selectivity: Dict[str, float]  # 对其他靶点的亲和力
    drug_likeness: float  # Lipinski 评分
    synthetic_accessibility: float  # 合成难度 1-10


class DrugDiscoveryPipeline:
    """GPT-Rosalind 驱动的药物发现流程"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = None  # openai.OpenAI(api_key=api_key)
        self.results: Dict[DrugDiscoveryPhase, dict] = {}
    
    def identify_targets(
        self, 
        disease: str,
        max_targets: int = 5
    ) -> List[DrugTarget]:
        """
        步骤 1: 识别潜在药物靶点
        
        GPT-Rosalind 分析疾病相关基因、通路和文献，
        返回最有潜力的靶点列表。
        """
        prompt = f"""
        针对疾病：{disease}
        
        请识别最可能的 {max_targets} 个药物靶点。
        对于每个靶点，提供：
        1. 基因符号和蛋白质名称
        2. 与疾病的关联证据
        3. 成药性评分 (0-1)
        4. 已知作用于该靶点的药物
        5. 选择该靶点的理由
        """
        
        # 调用 GPT-Rosalind
        # response = self.client.chat.completions.create(...)
        # 解析响应并返回靶点列表
        
        targets = [
            DrugTarget(
                gene_symbol="EGFR",
                protein_name="表皮生长因子受体",
                disease_association="非小细胞肺癌中过表达",
                confidence=0.92,
                druggability_score=0.88,
                known_drugs=["吉非替尼", "厄洛替尼", "奥希替尼"],
                reasoning="EGFR 在 NSCLC 中突变率高，已有多个靶向药物获批..."
            )
        ]
        return targets
    
    def screen_lead_compounds(
        self,
        target: DrugTarget,
        known_drugs: Optional[List[str]] = None
    ) -> List[LeadCompound]:
        """
        步骤 2: 筛选先导化合物
        
        基于靶点结构，GPT-Rosalind 推荐新的先导化合物
        或对已知药物进行结构改造建议。
        """
        prompt = f"""
        靶点: {target.protein_name} ({target.gene_symbol})
        已知药物: {known_drugs or "无"}
        
        请推荐 3-5 个潜在的先导化合物：
        1. SMILES 分子式
        2. 预测结合亲和力 (nM)
        3. 选择性评分
        4. Lipinski 五规则评估
        5. 合成难度评估
        """
        
        # 调用 GPT-Rosalind 进行化合物推荐
        # 可以结合 RDKit 进行分子性质计算验证
        
        compounds = [
            LeadCompound(
                smiles="CC1=CC=C(C=C1)NC2=NC=CC(=N2)C3=CN=CC=C3",
                binding_affinity=12.5,
                selectivity={"HER2": 0.3, "HER4": 0.1},
                drug_likeness=0.85,
                synthetic_accessibility=3.2
            )
        ]
        return compounds
    
    def predict_admet(
        self,
        compound: LeadCompound
    ) -> Dict[str, float]:
        """
        步骤 3: ADMET 性质预测
        
        评估候选化合物的药代动力学和安全性。
        """
        prompt = f"""
        化合物 SMILES: {compound.smiles}
        
        请预测以下 ADMET 性质：
        1. 肠道吸收率 (%)
        2. 血脑屏障穿透 (是/否)
        3. CYP450 抑制 (哪些亚型)
        4. 半衰期估计 (小时)
        5. 肝毒性风险 (低/中/高)
        6. hERG 抑制风险 (低/中/高)
        """
        
        return {
            "absorption": 0.78,
            "bbb_penetration": False,
            "cyp_inhibition": ["CYP3A4"],
            "half_life_hours": 24.5,
            "hepatotoxicity": "low",
            "herg_risk": "low"
        }
    
    def run_full_pipeline(self, disease: str) -> dict:
        """运行完整的药物发现流程"""
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"开始 {disease} 的药物发现流程")
        print(f"{'='*60}")
        
        # 步骤 1: 靶点识别
        print("\n[步骤 1] 识别潜在药物靶点...")
        targets = self.identify_targets(disease)
        for t in targets:
            print(f"  - {t.gene_symbol}: {t.protein_name}")
            print(f"    置信度: {t.confidence}, 成药性: {t.druggability_score}")
        
        # 步骤 2: 先导化合物筛选
        if targets:
            print(f"\n[步骤 2] 为 {targets[0].gene_symbol} 筛选先导化合物...")
            compounds = self.screen_lead_compounds(
                targets[0], 
                known_drugs=targets[0].known_drugs
            )
            for c in compounds:
                print(f"  - 结合亲和力: {c.binding_affinity} nM")
                print(f"  - 成药性: {c.drug_likeness}")
            
            # 步骤 3: ADMET 预测
            if compounds:
                print(f"\n[步骤 3] ADMET 预测...")
                admet = self.predict_admet(compounds[0])
                print(f"  - 吸收率: {admet['absorption']*100:.0f}%")
                print(f"  - 半衰期: {admet['half_life_hours']:.1f} 小时")
                print(f"  - 肝毒性: {admet['hepatotoxicity']}")
        
        return {"targets": targets, "compounds": compounds}


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    pipeline = DrugDiscoveryPipeline(api_key="your-api-key")
    results = pipeline.run_full_pipeline("非小细胞肺癌")