Apakah ChatGPT Benar-Benar Menyembuhkan Kanker Anjing? Itu Rumit

Singkatnya

• Klaim viral bahwa ChatGPT membantu menyembuhkan kanker anjing terlalu menyederhanakan upaya ilmiah yang kompleks.
• Peneliti manusia, bukan AI, yang melakukan pengurutan genom, membangun vaksin mRNA, dan menjalankan pengobatan.
• Alat AI membantu dalam penelitian dan eksplorasi data, tetapi tidak merancang terapi kanker, meskipun judul berita mengklaim demikian.

Pendiri OpenAI, Greg Brockman, memperkuat cerita yang banyak dibagikan akhir pekan lalu tentang seekor anjing yang diobati dengan vaksin kanker mRNA personal yang dikembangkan dengan bantuan ChatGPT, menarik perhatian di komunitas teknologi dan AI. Kasus ini berpusat pada Rosie, seekor Shar Pei berusia tujuh tahun milik konsultan AI Australia, Paul Conyngham. Menurut postingan yang beredar online, Rosie hanya diberi waktu beberapa bulan untuk hidup sebelum menerima pengobatan eksperimental, yang dikatakan Conyngham dikembangkan dengan bantuan chatbot AI.

“Pada tahun 2022, saya melihat benjolan aneh di kepalanya,” tulis Conyngham dalam sebuah thread November 2024 yang mendokumentasikan perjalanan dari awal. “Dokter hewan menganggap itu ‘kutil biasa’, tetapi ternyata kanker stadium akhir.” Veteriner memperkirakan Rosie hanya memiliki satu sampai enam bulan lagi dan memberi tahu Conyngham bahwa tidak ada yang bisa dilakukan lagi.  Cerita ini menyebar cepat setelah Brockman membagikannya kepada ratusan ribu pengikutnya, memicu liputan di berbagai media teknologi. Meskipun pengobatannya sendiri tampak asli, peran ChatGPT dalam pengembangan vaksin ini diperdebatkan, dengan beberapa peneliti mempertanyakan seberapa banyak proses yang secara realistis bisa ditangani oleh model bahasa besar.

Mendorong maju Conyngham mengatakan dia tidak menyerah pada Rosie. Sebaliknya, dia memutuskan membangun jalur riset dari alat AI konsumen. Dia memulai dengan ChatGPT, menggunakannya untuk merancang rencana serangan. Model tersebut memberitahunya bahwa dia membutuhkan pengurutan genom, satu sampel jaringan sehat dan satu dari tumor, dan menunjukkan institusi serta peralatan tertentu. “Yang paling ironis adalah bahwa dalam sesi chat sebelumnya dengan ChatGPT, itu mengatakan bahwa saya harus mencoba menghubungi Elita atau Dr. Martin dan bahwa saya harus menggunakan mesin Illumina,” tulisnya saat itu. Jadi dia mengikuti petunjuk itu. Seorang direktur di UNSW menghubungkannya dengan Dr. Martin Smith, kepala Ramaciotti Centre for Genomics, yang setuju untuk mengurutkan genom Rosie dengan biaya sekitar $3.000. Sepuluh hari. Kedalaman tiga puluh kali lipat di jaringan sehat, enam puluh kali lipat di tumor: tingkat keberhasilan yang lebih tinggi diperlukan untuk mengisolasi mutasi yang menggerakkan kanker. Pusat tersebut mengembalikan 320 gigabyte data mentah. Informasi genom diekspresikan dalam rangkaian huruf A, T, C, dan G, sehingga para ahli pada dasarnya memiliki tumpukan 700.000 halaman dua sisi penuh dengan huruf-huruf tersebut, lapor University of New South Wales pada Juni tahun lalu. Itu adalah genom Rosie, sidik jari biologisnya. Kemudian dia fokus pada c-KIT, sebuah protein yang banyak didokumentasikan dalam literatur tentang tumor sel mast pada anjing.

Menggunakan AlphaFold dari Google, dia memodelkan versi protein Rosie dan membandingkannya dengan baseline sehat. Hasilnya tampak salah, mengalami mutasi yang sesuai dengan prediksi literatur. Dia kemudian mencari senyawa yang ada yang mungkin menyerang c-KIT atau protein serupa, dan menemukan satu: sebuah obat yang sudah digunakan di AS untuk mengobati kanker berbeda pada manusia. “Kami mengambil tumor dia, mengurutkan DNA-nya, mengubahnya dari jaringan menjadi data, dan menggunakannya untuk menemukan masalah dalam DNA-nya lalu mengembangkan pengobatan berdasarkan itu,” kata Conyngham di acara Today Show Australia pada hari Sabtu. “ChatGPT membantu sepanjang proses itu.” Peran sebenarnya AI Meski begitu, ada jarak besar antara ChatGPT menemukan pengobatan kanker dan ChatGPT membantu dalam penelitian. Conyngham akhirnya terhubung dengan Prof. Palli Thordarson, Direktur UNSW RNA Institute. “Prof. @martinalexsmith melakukan pengurutan DNA/RNA untuk mengubah jaringan Rosie menjadi data mentah,” tulis Conyngham. “Prof @PalliThordarson menyusun vaksin mRNA,” tambahnya dalam tweet lain. Thordarson mengonfirmasi ini dalam thread-nya sendiri: "Bangga dengan @UNSWRNA yang terlibat & membuat mRNA-LNP untuk Rosie,” tulisnya di X hari Minggu. “Persimpangan teknologi RNA, genom, dan AI membuka peluang untuk mengubah cara kita melakukan pengobatan dan membuat akses lebih adil.” Namun Dr. Smith bukanlah orang di balik layar ChatGPT. Dia adalah profesor yang menjalankan institut RNA universitas, melakukan apa yang memang seharusnya dilakukan oleh lab-nya. Dan ketika Conyngham mengidentifikasi konstruksi vaksin akhir—peta molekuler spesifik yang akan dikodekan ke dalam mRNA—dia mengungkapkan alat mana yang merancangnya. Bukan AlphaFold. Bukan ChatGPT. “Konstruksi vaksin akhir untuk Rosie dirancang oleh Grok.” Namun, dia mengakui dalam posting terpisah bahwa “Gemini juga melakukan banyak pekerjaan berat.”

ChatGPT digunakan untuk menyaring makalah ilmiah dan mengidentifikasi peneliti yang mungkin bisa membantu. Chatbot menunjukkan ke Ramaciotti Centre dan menyarankan peralatan pengurutan yang sesuai, berfungsi sebagai alat navigasi literatur riset. Peran ini bisa berguna, tetapi berbeda dari merancang vaksin atau melakukan analisis ilmiah. AlphaFold, sistem pembelajaran mendalam dari Google DeepMind, memprediksi struktur protein tiga dimensi dari urutan asam amino. Ini bukan model pertama yang dilatih pada data biologis: inisiatif sumber terbuka lain seperti Ankh atau AlphaGenome bekerja dengan premis serupa. Conyngham menggunakan AlphaFold untuk memodelkan c-KIT Rosie. Renderannya memiliki skor kepercayaan 54,55, yang secara terbuka dijelaskan oleh ahli struktur UNSW, Dr. Kate Michie, sebagai rendah. Dia mencatat bahwa AlphaFold “bisa salah” dan bahwa pekerjaan laboratorium yang signifikan diperlukan untuk memvalidasi output apa pun. Dr. Smith, direktur genomik UNSW, mengonfirmasi secara publik dalam thread yang sama bahwa AlphaFold sama sekali tidak digunakan untuk desain vaksin mRNA. Thordarson juga berhati-hati dalam menyusun narasi. “Ini mungkin tidak menyembuhkan Rosie,” tulisnya di X. “Memberi waktu, tentu saja, tetapi beberapa tumor tidak merespons.” Timnya sekarang memeriksa apakah tumor-tumor tersebut mengalami mutasi berbeda, yang akan menjelaskan mengapa sebagian pengobatan berhasil dan sebagian lainnya tidak. Vaksin juga tidak bekerja sendirian. “Pengobatan memerlukan pemberian bersamaan inhibitor checkpoint,” kata Thordarson, “kemungkinan bersama semua vaksin kanker personal.”

iii) Sulit memperkirakan biaya nyata dalam proyek penelitian karena kita semua menyumbangkan waktu dan sumber daya secara sukarela. iv) pengobatan memerlukan co-admin inhibitor checkpoint (kemungkinan bersama semua vaksin kanker personal). v) total biaya cukup tinggi./3

— Palli Thordarson (@PalliThordarson) 15 Maret 2026

Penggunaan AI untuk pengobatan kanker belum selalu berhasil. Pada 2017, dokumen internal IBM mengungkapkan bahwa Watson for Oncology, yang dipasarkan sebagai sistem yang dapat merekomendasikan pengobatan kanker lebih baik dari onkolog manusia, menghasilkan rekomendasi yang ditandai oleh insinyurnya sendiri sebagai “tidak aman dan salah.” MD Anderson Cancer Center menghentikan proyek ini setelah menghabiskan $62 juta. IBM menjual seluruh Watson Health pada 2022. Kasus Rosie tidak termasuk kategori kegagalan AI. Tidak ada yang dirugikan, dasar ilmiahnya sudah mapan, dan peneliti yang terlibat memiliki kredensial yang diakui. Platform mRNA itu sendiri didukung oleh penelitian klinis. Ketidaknyamanan lebih terkait bagaimana cerita ini dibingkai. Ketika alat AI dikreditkan atas pekerjaan yang dilakukan oleh ilmuwan dan institusi riset, hal ini dapat membaurkan pemahaman publik tentang apa yang sebenarnya dilakukan teknologi tersebut. Para peneliti yang melakukan pengurutan, memproduksi vaksin, dan mengelola protokol keamanan berisiko terlupakan. Episode ini mengingatkan bahwa AI dapat membantu dalam tugas seperti menavigasi literatur ilmiah, tetapi tetap jauh dari menggantikan keahlian dan infrastruktur yang diperlukan untuk merancang dan memproduksi pengobatan medis.