В настоящата ера на бързо развиващата се технология, изкуствената интелигентност (AI) заема централно място в много отрасли, включително във фармацевтичната и биотехнологичната индустрия. Новите достижения в областта на генеративните модели за езикова обработка (NLP) и големите модели за езикова обработка (LLM) откриват нови възможности за применение на AI в науката за живота.
NVIDIA, водеща компания в областта на графичните процесори, обяви разширена гама от генеративни AI услуги, които улесняват създаването на нови протеини, лекарства и изследвания в областта на геномиката, химията, биологията и молекулната динамика. Част от NVIDIA AI Foundations, новата услуга BioNeMo™ Cloud, ускорява най-времеемните и скъпи етапи на откриването на лекарства, като позволява на изследователите да настройват генеративни AI приложения със собствени данни и извършват AI инференция директно в уеб браузър или чрез нови облачни приложни програмни интерфейси (API), които се интегрират лесно в съществуващи приложения.
Големите модели за езикова обработка (LLM) са специален вид модели за машинно обучение, които се обучават да работят с текст. Те се обучават, като моделът вижда голям набор от текстове, които съдържат примери за това как хората използват различни думи. Тези модели са изключително мощни и могат да се използват в различни отрасли, където се изисква анализ на големи обеми текстови данни. В сравнение с други модели, те се справят по-добре с големи набори от данни, имат сложна архитектура и постигат много висока точност в задачи като генериране на текст, създаване на резюмета, преводи, отговаряне на въпроси и анализ на емоционалния тон на текста. Един от най-известните примери за LLM е моделът GPT-3, разработен от OpenAI. GPT-3 и други подобни модели са близо до постигане на точност, сравнима с човешката в различни задачи. С платформи като ChatGPT-3, тези модели са станали достъпни за публиката и се използват широко в работата, училището и дома. Компаниите могат да използват тези модели с огромни изчислителни мощности на достъпна цена и да реализират идеи по-бързо и по-ефективно, без да се нуждаят от постоянна консултация с експерти в съответната област.
Приложения във фармацевтичната индустрия
Големите модели за езикова обработка и генеративните AI услуги имат широк спектър от приложения във фармацевтичната индустрия. Ето някои от тях:
Прогнозиране на взаимодействията и страничните ефекти на лекарства
С помощта на генеративните AI модели и анализ на данни от съществуващи лекарства в научната литература или в личната база данни на организацията, може да се открият сходства между известни лекарства и да се предположат потенциални странични ефекти и взаимодействия на новите лекарствени кандидати. Това може да помогне за откриването и предотвратяването на нежелани реакции при пациентите чрез предложение за специфични тестове, които да се извършат преди да се продължи със съответния кандидат.
Откриване на корелации за персонализирано лечение
Големите модели за езикова обработка могат да извличат важна информация от Електронните здравни записи, написани от лекари, и да откриват скрити симптоми и корелации с други случаи. Тази информация после може да се използва от лекарите, за да направят информирани прогнози относно лекарствата, които може да работят най-добре за индивидуалните пациенти.
Оптимизиране на клиничните изпитвания
Големите модели за езикова обработка могат да сканират медицинската история на пациентите, за да идентифицират подходящи участници за клинично изпитване според изискванията на изпитването. Когато това се извършва ръчно, процесът е много времеемък и може да забави въвеждането на важни лекарства на пазара.
Помощ при диагностицирането
Лекарите могат да използват специално обучени големи модели за езикова обработка, за да определят бързо връзката между симптомите на пациента и потенциалния диагнозен извод. Тази огромна база данни може да се използва за подобряване на резултатите за пациентите.
Перспективи и предизвикателства
Въпреки че големите модели за езикова обработка са мощни инструменти, все още има много неизвестни около механизмите, които ги задвижват. Често те действат като "черни кутии", което затруднява разбирането на точно как стигат до определен резултат. Като всяко ново постижение, използването им носи рискове. Трябва да бъдем внимателни, за да не се получи генериране на невярна информация, която изглежда убедителна за човешкото око. Съществуват и множество правни въпроси, свързани с защитата на интелектуалната собственост, отговорността за неправилни резултати и проблеми с авторските права, които все още предстои да бъдат напълно разработени от органите. Въпреки това е ясно, че тези организации признават потенциала на ИИ в тази област и се отнасят със сериозност към оценката на възможностите му за безопасно и ефективно използване. Агенцията за храните и лекарствата (FDA) и другите регулаторни органи се консултират с експерти, за да проучат въздействието на ИИ върху фармацевтичната индустрия и са подчертали важността на валидирането на тези модели. Това представлява значителна промяна в пейзажа на ИИ и предлага множество възможности за напредък и иновации.
Големите модели за езикова обработка в лабораторията
Големите модели за езикова обработка и генеративните AI услуги могат да бъдат използвани не само във фармацевтичната индустрия, но и в лабораторната работа. Един пример за това е приложението LabTwin, което използва големите модели за езикова обработка, за да помогне на учените в лабораторията с различни задачи. Например, те могат да помагат за планирането на експерименти, като предлагат специфични режими на работа на инструментите и анализират данните, за да открият закономерности. Те също така могат да автоматизират процеса на поръчка на реагенти, като разбират количеството, което се използва всеки ден. Това може значително да подобри ефективността на лабораторната работа и да спести време и усилия на учените.
Заключение
Големите модели за езикова обработка и генеративните AI услуги на NVIDIA предлагат нови възможности за развитие и иновации в науката за живота. Въпреки техническите предизвикателства и правните въпроси, които все още трябва да бъдат разрешени, тези модели имат потенциал да променят начина, по който работим във фармацевтичната и биологичната индустрия. Те могат да помогнат за откриването на нови лекарства, персонализирането на лечението и оптимизирането на клиничните изпитвания. Освен това, те могат да подобрят ефективността на лабораторната работа и да помогнат на учените във вземането на решения. Предстои ни още много да научим за тези модели и как да ги използваме по най-добрия начин, но е ясно, че те представляват голям потенциал за напредък в науката в областта на биологията и фармацията.
Komentáře