في السنوات الأخيرة ، توسع تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) في مجالات متعددة تدريجياً ، من توليد المحتوى إلى مساعدة البرمجة إلى تحسين محرك البحث ، وقد تم التعرف على قدراتها القوية على نطاق واسع. ومع ذلك ، في مجال البحوث الطبية الحيوية ، لا يزال تطبيق هذه النماذج يواجه العديد من التحديات ، خاصة من حيث الشفافية والتكرار والتخصيص. تحد هذه المشكلات من إمكانات LLMs في البحوث الطبية الحيوية ، والأداة التي يمكن أن تبسيط التعقيد التقني وتحسين كفاءة البحث مطلوبة بشكل عاجل.
لحل هذه المشكلة ، طورت جامعة هايدلبرغ والمعهد الأوروبي للمعلوماتية الحيوية (EMBL-EBI) إطار عمل بيثون مفتوح المصدر يسمى Biochatter. تم تصميم الإطار لمساعدة الباحثين الطبية الحيوية على استخدام LLMS بسهولة أكبر ، وبالتالي التركيز على أبحاثهم الأساسية دون الحاجة إلى القلق بشأن تعقيد البرمجة أو التعلم الآلي. يوفر إطلاق Biochatter أداة جديدة تمامًا لمجال الأبحاث الطبية الحيوية التي يمكن أن تحسن بشكل كبير من كفاءة البحث.
تتمثل فلسفة تصميم Biochatter في تبسيط التعقيد التقني ، والسماح للباحثين بالتركيز على أبحاثهم دون الحاجة إلى القلق بشأن الخبرة في البرمجة أو التعلم الآلي. من خلال هذا الإطار ، يمكن للباحثين استخراج البيانات ذات الصلة من قواعد البيانات الطبية الحيوية والأدب وتمكين الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي باستخدام أدوات المعلوماتية الحيوية الخارجية. كل هذا بفضل التكامل السلس للمشارك الحيوي مع الرسوم البيانية المعرفة الحيوية ، والتي يمكن أن تربط بيانات مهمة مثل طفرات الجينات وجمعيات تمييز المخدرات ، ودعم بشكل كبير تحليل مجموعات البيانات المعقدة.
تشمل الوظائف الأساسية لـ Biochatter تفاعل أسئلة وأجوبة أساسية مع مختلف نماذج اللغة الكبيرة ، والهندسة المطالبة القابلة للتكرار ، واستعلام الرسم البياني للمعرفة ، وتوليد تحسين البحث ، ومكالمة سلسلة النماذج ، وما إلى ذلك. المزيد من إنسانية ، يوفر Exchatter واجهة واجهة برمجة تطبيقات بديهية ، والتي يمكن للباحثين دمجها بسهولة في تطبيقات الويب ، أو واجهات سطر الأوامر ، أو دفاتر محتبات jupyter. هذه الميزات تجعل Biochatter أداة مرنة وقوية تلبي احتياجات البحث المختلفة.
خلال التقييم التجريبي ، أنشأ فريق البحث معايير مخصصة مصممة لتقييم أداء Biochatter بشكل أكثر دقة. تبين النتائج أن النموذج الذي يستخدم Biochatter أفضل بكثير من النموذج بدون المحرك المطري في توليد الاستعلامات الصحيحة ، وهذا الاكتشاف يوفر دعمًا قويًا للتطبيق العملي للمخطط الحيوي. تُظهر هذه النتائج التجريبية أيضًا إمكانات Biochatter في الأبحاث الطبية الحيوية.
بالنظر إلى المستقبل ، سيستمر الفريق الحيوي في العمل مع قواعد بيانات علوم الحياة مثل الأهداف المفتوحة ، بهدف مساعدة المستخدمين بشكل أكثر كفاءة في تحديد أهداف الدواء وتحديد أولوياتها من خلال دمج بيانات الوراثة البشرية والجينوم. بالإضافة إلى ذلك ، يقومون بتطوير نظام تكميلي يسمى Biogather ، والذي يهدف إلى استخراج المعلومات من أنواع البيانات السريرية الأخرى مثل الجينوم والملاحظات الطبية والصور لحل المشكلات المعقدة في الطب الشخصي وتطوير المخدرات. هذه الاتجاهات التنمية المستقبلية ستعزز وظائف ونطاق التطبيق للمواد الحيوية.
من خلال Biochatter ، سيتمكن العلماء في مجال البحوث الطبية الحيوية من استخدام LLMS بشكل أكثر كفاءة ، وبالتالي تعزيز التقدم والابتكار في البحث العلمي. لا تعمل هذه الأداة على تبسيط التعقيد الفني فحسب ، بل توفر أيضًا للباحثين دعمًا وظيفيًا قويًا يعد بدور مهم في الأبحاث الطبية الحيوية المستقبلية.