Können Sprachmodelle wie ChatGPT lange Medikamentenstudien verkürzen?

Um die Suche nach neuen Medikamenten zu beschleunigen, hat der Bioinformatiker Philipp Seidl zusammen mit seinem Team an der Universität Linz einen innovativen Algorithmus entwickelt. Dieser vereint Daten über Moleküle mit einem Sprachmodell, das auf Experimentbeschreibungen basiert. Durch den Einsatz von Natural-Language-Processing-Modellen kann das System genaue Vorhersagen über die Auswirkungen von Molekülen auf Zellen liefern. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden und dem kritisierten Galactica-Algorithmus erzielt Seidls Modell präzisere und schnellere Ergebnisse. Die Anwendung dieser Methode könnte dazu beitragen, die Effizienz von Arzneimittelforschung zu verbessern und langwierige Medikamentenstudien zu reduzieren…