チャット GPT – 大規模言語モデル (LLM) であり、として知られる人工知能 (AI) のファミリーに属します。 generative AI – は世界中の多くの人々にとって啓示であり、その発売以来、コードの編集や作成などの仕事関連のタスクを支援するために多くの業界の専門家によって使用されてきました。 しかし、ライフサイエンス業界でも創薬を進めるために使用できるでしょうか? 

AI が創薬と開発を促進するためにライフ サイエンスの分野でかなり重要なものになっていることは周知の事実です。 これは特に当てはまります 新型コロナウイルス感染症のパンデミック後 AI は、より迅速かつ正確に治療法やワクチンを見つけるのに役立つ理想的なツールであることを明らかにしました。 

実際、大きな進歩として、 最近報告された AI は、多剤耐性菌に対抗できるアバウシンと呼ばれる新しい抗生物質の発見に迅速に貢献したとのことです。

ChatGPT 自体は創薬用に特別に設計されたものではありませんが、一部の企業は、プロセス全体として非常に複雑になる可能性がある研究者を支援する便利なツールとしてこれを利用しており、プロセスのスピードアップに役立つものであれば何でも歓迎します。資産。 

創薬プロセスの支援

私たちが ChatGPT に創薬を進めるために使用できるかどうか尋ねたところ、それは可能であるが、次のように答えました。 創薬プロセスのツールとして使用することはできますが、「限界があり、その分野の特殊なソフトウェアや専門知識の代替となるものではありません」。

ただし、データ分析、文献レビュー、仮想スクリーニング、予測モデリング、意思決定支援を通じて創薬を支援できるとも述べています。  

LabGenius の CTO である Leonard Wossnig 氏も、ChatGPT はデータのクエリに役立つとコメントしました。 

「自然言語処理 (NLP) は、科学文献に閉じ込められているデータをクエリするのに役立ちます。 新しいソリューションは、ChatGPT のような汎用モデルと BioMedLM のようなドメイン固有のモデルの両方を含む大規模言語モデル (LLM) をクエリすることです」と Wossnig 氏は述べています。 

「たとえば、ChatGPT をクエリする 「抗体療法によるトリプルネガティブ乳がんの治療の標的となる可能性のあるタンパク質は何ですか?」 EGFR、VEGF、PD-L1、PARP、IGF-1R が示唆されます。 これらはどれも革新的な提案ではありませんが、より多くのドメインでトレーニングされた LLM が、近い将来、ターゲットの特定を加速するのに役立つ可能性があります。」

特にチャット GPT-4 は創薬プロセスを支援するのに非常に役立つようで、OpenAI は創薬を完全に支援できる多くの可能な方法についても説明しています。 テクニカルレポート、GPT-4のリリース後に公開されました。

OpenAIはここで、GPT-4は研究者が研究している化合物と類似した化合物の発見、化合物の再設計の提案、病原性を変える変異の特定、そしてその化合物が特許を取得しているかどうかの判断に役立つ可能性があると述べた。 

ChatGPT を創薬用にカスタマイズする

さらに、ChatGPT は、研究者が標準インターフェイスよりも他の形式の AI をより簡単に操作できるようにカスタマイズできます。 

たとえば、Insilico Medicine という AI 創薬会社は、「ChatPandaGPT」を自社の PandaOmics プラットフォームに統合しました。これにより、研究者はそのプラットフォームと自然言語で会話し、大規模なデータセットを効率的にナビゲートして分析できるようになり、結果として、より効率的に医薬品の発見が促進されます。潜在的な治療標的とバイオマーカー。 

ChatPandaGPT は専門知識ベースを活用し、分子生物学、治療標的の発見、医薬品開発に関連する正確かつ詳細な情報を提供します。 

自然言語処理アルゴリズムと機械学習アルゴリズムの両方を使用することで、プラットフォームを使用する研究者に、よりパーソナライズされた適切な応答を提供できます。 

Chat GPT を使用した生物学的実験の開発 

ライフサイエンス研究開発向けの世界初のデジタル実験プラットフォームの作成者である Synthace も最近、生物学実験のプロトコルを設計し、実験室作業を自動化するために、プラットフォームと ChatGPT の統合を発表しました。 

研究室で実験を設計、計画、自動化することは難しく、プロセス全体に膨大な時間がかかる場合があります。 しかし、Synthace の ChatGPT プロトタイプはプロセスのスピードアップに役立ち、科学者は数週間以上かかる実験を数時間で完了できるようになります。 

「このプロトタイプでは、Synthace は ChatGPT を使用して、科学者が自然言語プロンプトを通じて実験を定義できるように支援します。 科学者の準備が整うと、Synthace は実験を実験用ロボットの指示に変換します。 ChatGPT は科学文献に基づいてトレーニングされているため、実験計画を解釈して作成することができますが、Synthace は実験装置を自動化するために構築されています」と Synthace の共同創設者兼最高科学責任者 (CSO) の Markus Gershater 氏は説明しました。 

創薬に関しては、プロトタイプは実際に企業がこのプロセスをスピードアップするのにも役立ちます。

「私たちのプロトタイプでは、ChatGPT を使用して、創薬企業が研究室で最適化して使用する必要がある実験を開発できます。 AI を使用して潜在的な新薬を発見する企業であっても、依然としてその候補を研究室に持ち込み、実験を行う必要があります。 ここで Synthace の出番です」とガーシェイター氏は語った。 

創薬に Chat GPT を使用する場合の主な制限事項 

ChatGPT が創薬を支援することは可能かもしれませんが、明らかに限界があり、Cradle の共同創設者兼 CEO である Stef van Grieken 氏は、現時点では ChatGPT を創薬に使用することは推奨しないと述べています。 , 理由はXNUMXつあります。

XNUMXつ目は、ChatGPTは真実ではないことが多く、不正確な情報を説得力のある形で述べることだ、と同氏は述べた。 実際、ChatGPT は「幻覚」を生成することで知られています。つまり、ChatGPT が提供する情報はもっともらしく聞こえますが、事実としては間違っているか、与えられたコンテキストとはまったく無関係です。

Van Grieken 氏は続けて、XNUMX 番目の理由は、ChatGPT が特定の答えや結論に至った理由を説明するのが難しいからであると述べました。

そして XNUMX 番目に、「ChatGPT は、創薬に関連するデータや文献へのアクセスが非常に限られています。 多くの科学出版社は、これらのモデルをトレーニングするために必要な論文へのアクセスを許可しておらず、多くの関連する実験データセットや特許が欠落している可能性があります。」 

しかし、ヴァン・グリーケン氏は、近い将来、企業は医薬品開発文献、データセット、特許を理解する専門家である同様のLLMを開発し、質問に直接答え、関連データを見つけ、要約することで科学者を支援できるようになるだろうと付け加えた。文学。

一方、 Wossnig 氏、創薬における ChatGPT の限界は、ChatGPT が提供するデータがインターネット上で見つけられるものに限定されているという事実からも生じています。

「…最もエキサイティングな科学的発見は、独自の新しいデータセットから生まれると思います。 これは、ほとんどの科学的進歩は、利用可能なデータがない新しい治療法を中心にしていることが多いためです。 しかし、自動化と疾患モデリングの最近の進歩のおかげで、企業は現在、独自の高スループットの臨床関連データを作成できるようになりました」と彼は言いました。

ChatGPT には欠点もありますが、たとえその役割が現在限定されているとしても、創薬を支援する役割を担っているようです。 そして、OpenAI は GPT-4 シリーズを世界に紹介した直後に GPT-3.5 を発表しましたが、OpenAI がさらに高度なバージョンを発表することを決定した場合、創薬における ChatGPT の役割に関して将来がどうなるかは誰にも分かりません。