近日，一項(xiàng)來自劍橋大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究成果引發(fā)了廣泛關(guān)注:大型語言模型（LLMs）不僅在自然語言處理領(lǐng)域嶄露頭角，還能為癌癥治療帶來新的希望。研究人員利用 GPT-4模型，首次嘗試將其作為科學(xué)假說的生成工具，在乳腺癌的藥物研發(fā)上取得了令人振奮的進(jìn)展。
在這項(xiàng)研究中，團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是找到能夠有效對抗乳腺癌的新藥物組合。他們從 FDA 批準(zhǔn)的非抗癌藥物中篩選出可能具有協(xié)同作用的藥物，設(shè)定了三項(xiàng)關(guān)鍵原則:避免標(biāo)準(zhǔn)抗癌藥物，專注于能夠靶向癌細(xì)胞且不損傷健康細(xì)胞的藥物，同時(shí)優(yōu)先選擇價(jià)格低廉且已經(jīng)獲得監(jiān)管批準(zhǔn)的藥物。
經(jīng)過一系列的實(shí)驗(yàn)室測試，研究人員發(fā)現(xiàn)，GPT-4成功提出了12組藥物組合，其中3組的協(xié)同效應(yīng)評分超過了現(xiàn)有陽性對照藥物，展現(xiàn)出超出預(yù)期的治療效果。根據(jù)初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果，GPT-4進(jìn)一步生成了新的藥物組合，并在4組測試中又發(fā)現(xiàn)了3組具有正向協(xié)同效應(yīng)。
值得一提的是，研究中特別突出的組合是辛伐他汀與雙硫侖。辛伐他汀是一種常用的降膽固醇藥物，而雙硫侖則主要用于治療酒精依賴。研究表明，這些本用于治療其他疾病的藥物組合，竟然有潛力有效對抗乳腺癌。這一發(fā)現(xiàn)不僅為藥物研發(fā)開辟了新的方向，也證明了大型語言模型在科研中的應(yīng)用潛力。
這一研究結(jié)果標(biāo)志著人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的一次重大突破，未來有望為癌癥患者帶來更多的治療選擇。研究團(tuán)隊(duì)的工作為藥物研發(fā)提供了新的思路，表明了 AI 在科學(xué)探索中的巨大潛力。希望更多的科學(xué)家能夠借助這一工具，為人類健康貢獻(xiàn)更多的創(chuàng)新解決方案。
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