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原標題:大語言模型如何助力藥物開發? 哈佛 George Church Lab 最新綜述
關鍵字:藥物,模型,語言,蛋白質,報告
文章來源:AI科技評論
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文章鏈接: https://arxiv.org/abs/2409.04481
大語言模型因其展現出類人般的推理、工具使用和問題解決能力而備受矚目,此外,它在化學、生物學等專業領域也展現出深厚的理解能力,進一步提升了其應用價值。本文闡述大語言模型可以在理解疾病機制、藥物發現和臨床試驗三個藥物發現的基本階段展現出重要潛力。
首先,本文展示了過去、現在的藥物研發與臨床試驗中的過程并展現了大語言模型(LLMs)未來在這些階段的潛在應用。
理解疾病機制:
過去:依賴手動文獻和專利搜索。
現在:除了手動文獻搜索,還加入了功能基因組學分析。
未來:LLMs將自動識別靶基因,發現生化和藥理學原理。
藥物發現:
過去:通過天然產物的發現和隨機篩選進行藥物研發。
現在:使用虛擬篩選和基于結構的手動藥物設計。
未來:LLMs將設計新型治療方法,自動生成藥物設計,并自動進行實驗。
臨床試驗:
過去和現在:手動匹配病人與試驗、設計臨床試驗以及收集臨床試驗數據。
未來:LLMs將自動進行病人匹配、試驗設計,并預測試驗結果。1大語言模型的分類本文將大語言模型分為兩類: 科學大語言模型(Scientific Lang
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