近年、大規模言語モデル（LLM）は、コンテンツ作成からプログラミング支援、検索エンジン最適化まで、様々な分野で広く利用されるようになっています。しかし、生物医学研究においては、透明性、再現性、カスタマイズ性といった点で課題が残されています。
この問題に対処するため、ハイデルベルク大学と欧州バイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）は、生物医学研究者がLLMをより簡単に利用できるよう支援するオープンソースのPythonフレームワーク「BioChatter」を共同で開発しました。
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BioChatterは、技術的な複雑さを簡素化し、研究者がプログラミングや機械学習の専門知識を心配することなく研究に集中できるように設計されています。このフレームワークを使用することで、研究者は生物医学データベースや文献から関連データを取得し、外部のバイオインフォマティクスツールとリアルタイムで情報アクセスできます。これは、遺伝子変異や薬物-疾患関連性などの重要なデータをリンクできるBioCypherナレッジグラフとのシームレスな統合によるものです。複雑なデータセットの分析を大幅に支援します。
BioChatterの主要機能には、様々な大規模言語モデルとの基本的な質疑応答インタラクション、再現可能なプロンプトエンジニアリング、ナレッジグラフのクエリ、検索強化生成、モデルの連鎖呼び出しなどがあります。さらに使いやすさを考慮し、BioChatterは直感的なAPIインターフェースを提供しており、研究者はその機能をWebアプリケーション、コマンドラインインターフェース、またはJupyter Notebookに簡単に統合できます。
実験評価では、研究チームはBioChatterのパフォーマンスをより正確に評価することを目的としたカスタマイズされたベンチマークテストを作成しました。その結果、BioChatterを使用したモデルは、プロンプトエンジンを使用していないモデルと比較して、正しいクエリを生成する点で明らかに優れていることが示されました。この発見は、BioChatterの実用性を強く裏付けています。
将来展望として、BioChatterチームはOpen Targetsなどの生命科学データベースとの連携を続け、ヒト遺伝学とゲノムデータの統合を通じて、ユーザーが薬物標的をより効率的に特定し優先順位付けできるようにすることを目指しています。さらに、ゲノム学、医療記録、画像などの他の臨床データタイプから情報を抽出することを目的とした、BioGatherと呼ばれる補足システムの開発も行っています。これは、個別化医療と医薬品開発における複雑な問題の解決に役立ちます。
BioChatterを通じて、生物医学研究分野の科学者たちは、LLMをより効率的に活用し、科学研究の進歩と革新を促進できるようになります。
