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2024-07-12 04:28:00
ChatGPT での応用で知られる人工知能 (AI) モデル GPT-4 は、生物医学研究において優れた能力を発揮し、さまざまな方法でシミュレーションに使用できます。ウィーン医科大学で開発された GPT-4 ベースのシミュレーターは、がん細胞における遺伝子の重要性の分類やがん患者の予後において、精度が向上しています。この研究結果は、Computers in Biology and Medicine 誌に掲載されました。
GPT-4 などの大規模言語モデルは、バイオメディカルを含むさまざまな分野で非常に有用であることが証明されています。Matthias Samwald 氏と Christoph Bock 氏が率いる、ウィーン医科大学の人工知能研究所と CeMM 分子医学研究センターの研究チームは、GPT-4 などの大規模言語モデルが生物システムのシミュレーターとして効果的に使用できることを示しました。
この研究では、GPT-4 を使用した生物学的プロセスと医学的プロセスの段階的なシミュレーションがより良い結果につながるという仮説を検証しています。これは、これらの新しいモデルの理解だけでなく、将来の生物医学研究への応用にも関連しています。
生物学的プロセスのコンピューターシミュレーションは、生物医学研究にとって重要なツールですが、通常は多くの専門知識と手動調整が必要です。研究チームは、GPT-4の構造化された入力を介した知識ベースのシミュレーション方法である「SimulateGPT」を開発しました。この方法は、マウス実験、敗血症治療サポート、がん細胞内の必須遺伝子の予測、がん患者の無増悪生存など、さまざまなシナリオで専門家によってテストおよび検証されています。この方法は基礎研究用に設計されており、臨床使用を目的としたものではありません。
構造化された入力とターゲットを絞った指示
GPT-4 などの言語モデルは、テキスト入力、いわゆる「プロンプト」によって駆動され、特定のタスクを実行したり問題を解決したりします。ChatGPT/GPT-4 などの最新のモデルは、簡単な質問に直接応答しますが、バイオメディカルで一般的なより複雑なシナリオを解決するのは困難です。この研究では、科学者は構造化された入力とターゲットを絞った指示を使用して GPT-4 を構成し、テキストを使用して特定のシナリオを詳細にシミュレートしました。この研究では、この GPT-4 ベースのシミュレーターが大幅に優れた結果を達成したことが示されました。研究の実験では、バイオメディカルの専門家が直接の GPT-4 応答よりも SimulateGPT の予測を好むことが実証されました。さらに、SimulateGPT は、従来の GPT-4 応答と比較して、がん細胞の必須遺伝子の特定とがん患者の無増悪生存率の予測の両方で精度が向上しました。
この研究は、GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) によって、新しいクラスの生物医学シミュレーターが実現できることを示しています。テキストベースのシミュレーションは、生物学の複雑さを記述するために必要な柔軟性と解釈可能性をテキストと言語が提供できるため、生体システムのモデリングと理解に特に適しています。LLM ベースの生物医学シミュレーターのさらなる開発のために、生物学的データベースと数学的モデリングの統合、実験データを使用した新しい AI モデルのトレーニングなど、いくつかの方向性を提案します。
マティアス・ザムヴァルト、ウィーン医科大学
ソース：
ジャーナル参照:
シェーファー、M.、 他. (2024). バイオメディカルシミュレータとしてのGPT-4。 生物学と医学におけるコンピュータ。 翻訳：doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108796。
#AIモデルが癌遺伝子予測と患者の予後を向上