En los últimos años, la aplicación de modelos de idiomas grandes (LLM) en múltiples campos se ha expandido gradualmente, desde la generación de contenido hasta la asistencia de programación y la optimización de los motores de búsqueda, y sus potentes capacidades han sido ampliamente reconocidas. Sin embargo, en el campo de la investigación biomédica, la aplicación de estos modelos aún enfrenta muchos desafíos, especialmente en términos de transparencia, repetibilidad y personalización. Estos problemas limitan el potencial de las LLM en la investigación biomédica, y se necesita urgentemente una herramienta que pueda simplificar la complejidad técnica y mejorar la eficiencia de la investigación.
Para resolver este problema, la Universidad de Heidelberg y el Instituto Europeo de Bioinformática (EMBL-EBI) desarrollaron conjuntamente un marco de Python de código abierto llamado Biochatter. El marco está diseñado para ayudar a los investigadores biomédicos a usar LLM más fácilmente, centrándose así en su investigación central sin tener que preocuparse por la complejidad de la programación o el aprendizaje automático. El lanzamiento de Biochatter proporciona una herramienta completamente nueva para el campo de la investigación biomédica que puede mejorar significativamente la eficiencia de la investigación.
La filosofía de diseño de Biochatter es simplificar la complejidad técnica, permitiendo a los investigadores centrarse en su investigación sin tener que preocuparse por la experiencia en la programación o el aprendizaje automático. A través de este marco, los investigadores pueden extraer datos relevantes de bases de datos biomédicas y literatura y permitir el acceso a la información en tiempo real con herramientas bioinformáticas externas. Todo esto es gracias a la integración perfecta de Biochatter con gráficos de conocimiento de biocicladores, que pueden vincular datos importantes como mutaciones genéticas y asociaciones de enfermedad de fármacos, lo que respalda en gran medida el análisis de conjuntos de datos complejos.
Las funciones centrales de Biochatter incluyen la interacción básica de preguntas y respuestas con varios modelos de idiomas grandes, ingeniería rápida reproducible, consulta de gráficos de conocimiento, generación de mejora de la búsqueda, llamadas de cadena de modelos, etc. Más humano, Biochatter proporciona una interfaz API intuitiva, que los investigadores pueden integrar fácilmente en aplicaciones web, interfaces de línea de comandos o cuaderno de Jupyter. Estas características hacen que Biochatter sea una herramienta flexible y poderosa que satisfaga las diferentes necesidades de investigación.
Durante la evaluación experimental, el equipo de investigación creó puntos de referencia personalizados diseñados para evaluar el rendimiento de Biochather con mayor precisión. Los resultados muestran que el modelo que usa biochatter es significativamente mejor que el modelo sin el motor rápido para generar consultas correctas, y este descubrimiento proporciona un fuerte soporte para la aplicación práctica de Biochatter. Estos resultados experimentales demuestran además el potencial de Biochatter en la investigación biomédica.
Mirando hacia el futuro, el equipo de Biochatter continuará trabajando con bases de datos de ciencias de la vida, como objetivos abiertos, con el objetivo de ayudar a los usuarios a identificar y priorizar de manera más eficiente los objetivos de fármacos mediante la integración de datos de genética y genómica humana. Además, están desarrollando un sistema complementario llamado Biogather, cuyo objetivo es extraer información de otros tipos de datos clínicos, como genómica, notas médicas e imágenes para resolver problemas complejos en medicina personalizada y desarrollo de medicamentos. Estas direcciones de desarrollo futuras mejorarán aún más las funciones y el alcance de la aplicación de la biochatter.
A través de Biochatter, los científicos en el campo de la investigación biomédica podrán usar LLM de manera más eficiente, promoviendo así el progreso y la innovación en la investigación científica. Esta herramienta no solo simplifica la complejidad técnica, sino que también proporciona a los investigadores un poderoso apoyo funcional que promete desempeñar un papel importante en la futura investigación biomédica.