Калифорния университетінің Сан-Диего медицина мектебінің зерттеушілері функционалды геномика саласындағы зерттеулерді автоматтандыру үшін GPT-4 сияқты ірі тілдік модельдердің (LLM) қауқарын көрсетті. Бұл зерттеулер гендердің қандай қызмет атқаратынын және олардың өзара әрекеттесуін анықтауға бағытталған.
Функционалды геномикадағы ең танымал әдістердің бірі – ген жиынтықтарын байыту әдісі. Бұл әдіс гендердің эксперименталды түрде анықталған жиынтықтарының функциясын қолданыстағы геномика базаларымен салыстыру арқылы анықтауға арналған. Алайда геномика дерекқорларынан тыс жаңа әрі қызықты биологияны түсіну қиынырақ. Жасанды интеллект (ЖИ) көмегімен ген жиынтықтарын талдау ғалымдардың уақытын үнемдеп, гендердің биологияға қалай әсер ететінін түсінуге арналған маңызды әдістердің бірін автоматтандыруға мүмкіндік береді.
Бес түрлі LLM-ді сынақтан өткізген зерттеушілер GPT-4 моделі ең жақсы нәтиже көрсеткенін анықтады. Ол кеңінен қолданылатын геномика дерекқорындағы ген жиынтықтарының ортақ функцияларын анықтауда 73% дәлдікке жетті. Сонымен қатар кездейсоқ ген жиынтықтарын талдау кезінде GPT-4 87% жағдайда қате атаулар беруден бас тартты. Бұл оның жалған ақпаратты азайту қабілетін көрсетті. GPT-4 ген жиынтықтарының атауын ұсынуда толық мәліметтермен қамтамасыз етіп, процесті қолдауға айтарлықтай үлес қосты.
Функционалды геномикада LLM-нің әлеуетін толық зерттеу үшін әлі де қосымша зерттеулер қажет болғанымен, бұл жұмыс LLM дамытуға және оны геномика мен дәл медицинада қолдануға инвестиция жасаудың маңыздылығын көрсетеді. Осы мақсатта зерттеушілер функционалды геномикадағы жұмыс процесіне LLM-ді қосуға көмектесетін веб-портал әзірледі. Жалпы алғанда, бұл нәтижелер жасанды интеллекттің ғылыми процестерді түбегейлі өзгерту қабілетін көрсетеді. Ол күрделі ақпаратты синтездеп, жаңа және тексерілетін гипотезаларды қысқа уақыт ішінде ұсынуға мүмкіндік береді.