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开发? 哈佛 George Church Lab 最新综述
关键字：药物,模型,语言,蛋白质,报告文章来源：AI科技评论
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文章链接: https://arxiv.org/abs/2409.04481
大语言模型因其展现出类人般的推理、工具使用和问题解决能力而备受瞩目，此外，它在化学、生物学等专业领域也展现出深厚的理解能力，进一步提升了其应用价值。本文阐述大语言模型可以在理解疾病机制、药物发现和临床试验三个药物发现的基本阶段展现出重要潜力。
首先，本文展示了过去、现在的药物研发与临床试验中的过程并展现了大语言模型（LLMs）未来在这些阶段的潜在应用。
理解疾病机制：
过去：依赖手动文献和专利搜索。
现在：除了手动文献搜索，还加入了功能基因组学分析。
未来：LLMs将自动识别靶基因，发现生化和药理学原理。
药物发现：
过去：通过天然产物的发现和随机筛选进行药物研发。
现在：使用虚拟筛选和基于结构的手动药物设计。
未来：LLMs将设计新型治疗方法，自动生成药物设计，并自动进行实验。
临床试验：
过去和现在：手动匹配病人与试验、设计临床试验以及收集临床试验数据。
未来：LLMs将自动进行病人匹配、试验设计，并预测试验结果。1大语言模型的分类本文将大语言模型分为两类: 科学大语言模型(Scientific Lang原文链接：大语言模型如何助力药物开发? 哈佛 George Church Lab 最新综述
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