Pretrained transformer models for predicting the withdrawal of drugs from the market.
預訓練的轉換模型用於預測藥物退出市場。 Bioinformatics 2023-09-18

藥物研發費時費錢，成功率低，ADR風險高。早期檢測ADR對安全至關重要。研究利用語言模型預測藥物撤回情況，表現優異。預訓練模型成功辨識50％以上被撤藥，處理不一致標籤也有效。程式碼與資料集在GitHub。 PubMed DOI

Asking the right questions for mutagenicity prediction from BioMedical text.
從生物醫學文本中提出正確的問題，以預測突變原性。 NPJ Syst Biol Appl 2023-12-21

論文討論了評估化學物質突變原性在藥物開發中的重要性，介紹了MutaPredBERT模型。透過微調BioLinkBERT並運用遷移學習，即使資料有限，該模型也達到高準確度。這方法顯示了利用大型語言模型從科學文本中擷取知識以建立結構化數據庫的有效性。 PubMed DOI

Large language models in bioinformatics: applications and perspectives.
生物信息學中的大型語言模型：應用與展望。 ArXiv 2024-02-01

大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧模型，應用在自然語言處理等任務上表現優異。透過深度學習技術，利用龐大數據訓練神經網絡的參數。LLMs在生物資訊領域展現潛力，可能超越語言建模能力。本文討論了知名的LLMs如BERT和GPT在生物資訊中的應用，包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、藥物發現和單細胞分析，並強調了LLMs在應對生物資訊挑戰上的潛力。 PubMed DOI

De novo drug design as GPT language modeling: large chemistry models with supervised and reinforcement learning.
以 GPT 語言建模進行藥物的全新設計：利用監督式學習和強化學習建立大型化學模型。 J Comput Aided Mol Des 2024-04-22

生成式機器學習在使用SMILES語言設計藥物分子上取得成功。研究指出大型語言模型在藥物設計有潛力，透過預訓練的方式成功轉移到藥物領域，效果優於先前研究。這種模型能生成對特定靶點有效的分子，展現了在藥物發現上的潛力。這為未來更大型的研究提供可能性，有助於開發非專利的藥物替代品。 PubMed DOI

Emerging opportunities of using large language models for translation between drug molecules and indications.
利用大型語言模型在藥物分子和適應症之間進行翻譯的新機會。 Sci Rep 2024-05-10

研究指出，大型語言模型（LLM）在翻譯藥物描述上有潛力，但仍有改進空間。這種翻譯有助於開發更有效的藥物治療，降低成本，並透過人工智慧改革醫療領域。然而，藥物和適應症研究仍需更深入。 PubMed DOI

Large language models reshaping molecular biology and drug development.
大型語言模型重塑分子生物學和藥物開發。 Chem Biol Drug Des 2024-06-19

大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

Large Language Model-Based Natural Language Encoding Could Be All You Need for Drug Biomedical Association Prediction.
基於大型語言模型的自然語言編碼可能是您預測藥物生物醫學關聯所需的一切。 Anal Chem 2024-07-16

在生物醫學領域，分析藥物相互作用對藥物發現至關重要。目前使用的人工智慧工具受限於編碼生物醫學功能和概念。LEDAP利用大型語言模型如ChatGPT，展現了預測藥物相關關聯的潛力。這些模型對自然語言有全面理解，在藥物開發分析中具潛力。LEDAP結合傳統機器學習方法，表現競爭性。這研究凸顯大型語言模型在藥物開發的重要潛力，為該領域帶來更多發展機會。 PubMed DOI

Large language model aided automatic high-throughput drug screening using self-controlled cohort study.
大型語言模型輔助的自我對照隊列研究自動化高通量藥物篩選。 medRxiv 2024-08-16

新藥開發和不良藥物反應檢測傳統上耗時且成本高，但隨著大規模醫療數據庫和大型語言模型的興起，藥物篩選變得更有效。本研究提出一個自動化高通量藥物篩選流程，具備多項優勢，包括估算藥物與疾病的關聯、整合藥物重新利用與監測、準確解析暴露時間等。研究分析了661萬名患者的數據，發現16,901對藥物-疾病組合顯著降低風險，11,089對則顯著增加風險，顯示出潛在的藥物重新利用和安全問題。這項研究展示了自然語言處理在藥物流行病學中的潛力。 PubMed DOI

Toward an Explainable Large Language Model for the Automatic Identification of the Drug-Induced Liver Injury Literature.
朝向可解釋的大型語言模型以自動識別藥物誘發肝損傷文獻。 Chem Res Toxicol 2024-08-27

藥物引起的肝損傷（DILI）是藥物安全性的重要議題，也是急性肝衰竭的主要原因。傳統的文獻搜尋方法因藥物相互作用的複雜性而效率不高，且手動整理容易出錯。近期，利用大型語言模型（LLMs）如LLaMA-2，研究人員開發了專門用於DILI分析的模型，並在CAMDA 2022的數據集上達到97.19%的準確率，顯示出LLMs在文獻識別上的潛力，可能簡化監管審查流程。 PubMed DOI

Developing large language models to detect adverse drug events in posts on x.
在 x 平台上開發大型語言模型以檢測不良藥物事件。 J Biopharm Stat 2024-09-20

不良藥物事件（ADEs）對住院率影響顯著，且與高發病率和死亡率相關。傳統的藥物安全監測依賴於不良事件報告系統，但社交媒體如X（前身為Twitter）提供了有價值的患者見解。本研究探討使用大型語言模型（LLMs）進行ADE分類，結果顯示RoBERTa-large模型表現最佳，F1指標達0.8，微調後的ChatGPT則為0.75。特徵分析顯示某些術語在識別ADE中至關重要，顯示LLMs在藥物安全監測中的潛力。 PubMed DOI

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