ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) ในหลายสาขาได้ขยายตัวค่อยๆขยายตั้งแต่การสร้างเนื้อหาไปจนถึงการให้ความช่วยเหลือด้านการเขียนโปรแกรมไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาและความสามารถที่ทรงพลังได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง อย่างไรก็ตามในด้านการวิจัยทางชีวการแพทย์การประยุกต์ใช้แบบจำลองเหล่านี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมายโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของความโปร่งใสการทำซ้ำและการปรับแต่ง ปัญหาเหล่านี้ จำกัด ศักยภาพของ LLM ในการวิจัยทางชีวการแพทย์และเครื่องมือที่สามารถทำให้ความซับซ้อนทางเทคนิคง่ายขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพการวิจัยเป็นสิ่งจำเป็นอย่างเร่งด่วน
เพื่อแก้ปัญหานี้มหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์กและสถาบันชีวสารสนเทศศาสตร์แห่งยุโรป (EMBL-EBI) ร่วมกันพัฒนากรอบโอเพนซอร์ส Python ที่เรียกว่า Biochatter เฟรมเวิร์กได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักวิจัยด้านชีวการแพทย์ใช้ LLM ได้ง่ายขึ้นดังนั้นจึงมุ่งเน้นไปที่การวิจัยหลักของพวกเขาโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของการเขียนโปรแกรมหรือการเรียนรู้ของเครื่อง การเปิดตัวของชีวภาพเป็นเครื่องมือใหม่ที่สมบูรณ์สำหรับสาขาการวิจัยด้านชีวการแพทย์ที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการวิจัยได้อย่างมีนัยสำคัญ
ปรัชญาการออกแบบของ Biochatter คือการทำให้ความซับซ้อนทางเทคนิคง่ายขึ้นช่วยให้นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่การวิจัยของพวกเขาโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมหรือการเรียนรู้ของเครื่อง ผ่านกรอบนี้นักวิจัยสามารถแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลชีวการแพทย์และวรรณกรรมและเปิดใช้งานการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยเครื่องมือชีวสารสนเทศภายนอกภายนอก ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณการบูรณาการอย่างไร้รอยต่อของ Biochatter กับกราฟความรู้ biocypher ซึ่งสามารถเชื่อมโยงข้อมูลที่สำคัญเช่นการกลายพันธุ์ของยีนและการเชื่อมโยงกับโรคยาเสพติดสนับสนุนการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างมาก
ฟังก์ชั่นหลักของ Biochatter รวมถึงการโต้ตอบกับคำถามและคำตอบพื้นฐานกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่หลากหลายวิศวกรรมพร้อมที่ทำซ้ำได้การสืบค้นกราฟความรู้การสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาการโทรแบบห่วงโซ่แบบจำลอง ฯลฯ มีมนุษยธรรมมากขึ้น Biochatter ให้อินเทอร์เฟซ API ที่ใช้งานง่ายซึ่งนักวิจัยสามารถรวมเข้ากับเว็บแอปพลิเคชัน คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ Biochatter เป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นและทรงพลังซึ่งตรงกับความต้องการการวิจัยที่แตกต่างกัน
ในระหว่างการประเมินผลการทดลองทีมวิจัยได้สร้างมาตรฐานที่กำหนดเองที่ออกแบบมาเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ Biochatter อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่ใช้ชีวภาพดีกว่ารุ่นที่ไม่มีเอ็นจิ้นที่รวดเร็วในการสร้างแบบสอบถามที่ถูกต้องและการค้นพบนี้ให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการใช้งานจริงของการใช้งานชีวภาพ ผลการทดลองเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของชีวภาพในการวิจัยทางชีวการแพทย์
เมื่อมองไปข้างหน้าทีมงานชีวภาพจะยังคงทำงานร่วมกับฐานข้อมูลวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตเช่นเป้าหมายแบบเปิดโดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ระบุและจัดลำดับความสำคัญเป้าหมายยาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการรวมข้อมูลพันธุศาสตร์มนุษย์และจีโนม นอกจากนี้พวกเขากำลังพัฒนาระบบเสริมที่เรียกว่า Biogather ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลจากประเภทข้อมูลทางคลินิกอื่น ๆ เช่นจีโนม, บันทึกทางการแพทย์และรูปภาพเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในการแพทย์ส่วนบุคคลและการพัฒนายา ทิศทางการพัฒนาในอนาคตเหล่านี้จะช่วยเพิ่มฟังก์ชั่นและขอบเขตการใช้งานของชีวภาพ
นักวิทยาศาสตร์ในสาขาการวิจัยทางชีวการแพทย์จะสามารถใช้ LLM ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นดังนั้นจึงส่งเสริมความก้าวหน้าและนวัตกรรมในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เครื่องมือนี้ไม่เพียง แต่ทำให้ความซับซ้อนทางเทคนิคง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังให้การสนับสนุนการทำงานที่มีประสิทธิภาพแก่นักวิจัยซึ่งสัญญาว่าจะมีบทบาทสำคัญในการวิจัยด้านชีวการแพทย์ในอนาคต