- 大量言語モデル（LLM）は機能ゲノミクス研究を自動化するのに役立つ
- 機能ゲノミクスのアプローチは、既存のゲノミクスデータベースと比較して遺伝子セットの機能を決定することを目指している
- GPT-4は、共通機能を正確に特定するために73%の精度を達成
- GPT-4は幻視を最小限に抑えて遺伝子セットを分析する潜在能力を示す
- LLMの潜在能力を探るためにさらなる研究が必要
- 研究者はLLMの開発と遺伝学および精密医療への応用への継続的な投資の必要性を強調
- 研究者はLLMを機能ゲノミクスワークフローに組み込むためのWebポータルを作成
- AIの力で新しい検証可能な仮説を生成することによって科学プロセスを革新する可能性を示す
この研究は、UC San DiegoのTrey Ideker博士、Dexter Pratt博士、Clara Hu氏によって主導され、Nature Methodsで発表されました。LLMの潜在能力を最大限に活用するためには、さらなる研究が必要であり、LLMの開発と遺伝学および精密医療への応用への投資が継続されるべきです。
元記事: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/12/241202123918.htm