El modelo de IA impulsa la predicción de genes del cáncer y el pronóstico de los pacientes

El modelo de inteligencia artificial (IA) GPT-4, conocido por su aplicación en ChatGPT, muestra capacidades impresionantes en la investigación biomédica y puede usarse de muchas maneras para simulaciones. Un simulador desarrollado en MedUni Viena y basado en GPT-4 muestra una mayor precisión en la clasificación de la importancia de los genes en las células cancerosas, así como en el pronóstico de los pacientes con cáncer. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista Computers in Biology and Medicine.

Los modelos de lenguajes grandes como GPT-4 han demostrado ser extremadamente útiles en diversos campos, incluida la biomedicina. Un equipo de investigación del Instituto de Inteligencia Artificial de la MedUni de Viena y del Centro de Investigación de Medicina Molecular del CeMM, dirigido por Matthias Samwald y Christoph Bock, ha demostrado que un modelo de lenguaje de gran tamaño como el GPT-4 puede utilizarse eficazmente como simulador de biología. sistemas.

El estudio pone a prueba la hipótesis de que la simulación paso a paso de procesos biológicos y médicos con GPT-4 conduce a mejores resultados. Esto es relevante para futuras aplicaciones en la investigación biomédica, así como para la comprensión de estos nuevos modelos.

Las simulaciones por computadora de procesos biológicos son una herramienta importante para la investigación biomédica, pero a menudo requieren mucha experiencia y ajustes manuales. El equipo de investigación desarrolló «SimulateGPT», un método de simulación basado en conocimiento mediante entradas estructuradas en GPT-4. Este método ha sido probado y validado por expertos en diversos escenarios, como experimentos con ratones, apoyo al tratamiento de la sepsis, predicción de genes esenciales en células cancerosas y supervivencia libre de progresión de pacientes con cáncer. El método está diseñado para investigación básica y no para uso clínico.

Entradas estructuradas e instrucciones específicas

Los modelos de lenguaje como GPT-4 se activan mediante la entrada de texto, los llamados «indicadores», para realizar tareas específicas o resolver problemas. Los modelos modernos como ChatGPT/GPT-4 responden directamente a preguntas simples, pero tienen dificultades para resolver escenarios más complejos que son comunes en biomedicina. En el estudio, los científicos configuraron GPT-4 con entradas estructuradas e instrucciones específicas para que simulara escenarios proporcionados en detalle con texto. El estudio demostró que este simulador basado en GPT-4 logró resultados significativamente mejores. Los experimentos del estudio demostraron que los expertos biomédicos preferían las predicciones de SimulateGPT a las respuestas directas de GPT-4. Además, SimulateGPT ha mejorado la precisión tanto en la determinación de genes esenciales en las células cancerosas como en la predicción de la supervivencia libre de progresión de los pacientes con cáncer en comparación con las respuestas tradicionales de GPT-4.

Este estudio muestra que los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 pueden permitir una nueva clase de simuladores biomédicos. Las simulaciones basadas en texto son particularmente adecuadas para modelar y comprender sistemas vivos, ya que el texto y el lenguaje brindan la flexibilidad y la interpretabilidad necesarias para describir la complejidad de la biología. Para un mayor desarrollo de simuladores biomédicos basados ​​en LLM, proponemos varias direcciones, incluida la integración de bases de datos biológicas y modelos matemáticos, así como el entrenamiento de nuevos modelos de IA con datos experimentales».

Matthias Samwald, Universidad Médica de Viena