Alzheimer's Disease Knowledge Graph Enhances Knowledge Discovery and Disease Prediction.
阿茲海默症知識圖譜增進知識發現與疾病預測。 bioRxiv 2024-07-15

阿茲海默症是個嚴重問題，目前沒有效治療。知識圖被用在生醫研究，找出AD的藥物再利用和生物標記。一研究建立了針對AD的知識圖，分析AD、基因、變異、化學物質、藥物和其他疾病的互動。透過對PubMed摘要註釋和AI文本擴增，訓練了數據挖掘模型，提取關係。建立了全面的阿茲海默症知識圖，整合其他數據庫，訓練知識圖嵌入模型，有助於改進AD研究和治療。 PubMed DOI

Empowering Graph Neural Network-Based Computational Drug Repositioning with Large Language Model-Inferred Knowledge Representation.
基於圖神經網絡的計算藥物重定位與大型語言模型推斷知識表示的賦能。 Interdiscip Sci 2024-09-26

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來提升計算藥物重定位的能力，特別是預測藥物與疾病的關聯。傳統方法常受限於不完整的數據，而LLMs能提供豐富的生物醫學知識。研究人員開發了零樣本提示模板，並提出三種模型架構，結果顯示LLM-DDA<sub>GNN-AE</sub>在多項指標上表現優於其他模型。案例研究也證實了該模型在識別可靠藥物與疾病關聯方面的能力，顯示LLMs在藥物重定位及其他生物醫學任務中的潛力。 PubMed DOI

CPMKG: a condition-based knowledge graph for precision medicine.
CPMKG：一個基於病症的精準醫療知識圖譜。 Database (Oxford) 2024-09-27

個人化醫療透過個體特徵，特別是基因資料，來制定治療方案。研究顯示特定基因背景與藥物的劑量和副作用有關。傳統知識系統難以處理這些複雜數據，因此我們開發了CPMKG，一個全面的知識平台，整理了307,614條與藥物、疾病和基因相關的資料，分為四大類別：藥物副作用、敏感性、機制和適應症。CPMKG支援藥物中心探索和病症知識推理，並整合大型語言模型，提供易懂的數據解釋，是臨床研究的重要資源。欲了解更多，請訪問：https://www.biosino.org/cpmkg/. PubMed DOI

GexMolGen: cross-modal generation of hit-like molecules via large language model encoding of gene expression signatures.
GexMolGen：通過大型語言模型編碼基因表達特徵的跨模態生成類藥物分子。 Brief Bioinform 2024-10-29

開發新分子以推進藥物發現非常重要，因為這能省去探索目標基因的初步步驟。傳統方法常依賴現有數據篩選分子，但因數據集有限，可能受到限制。為了解決這些問題，我們推出了GexMolGen，這是一種根據基因表達特徵生成類似命中分子的全新方法。它透過「先對齊再生成」的策略，將基因表達特徵與分子表示對齊，並確保生成的分子結構有效。實證結果顯示，GexMolGen能生成與已知物質相似的分子，為藥物發現提供了新途徑。 PubMed DOI

An Accurate and Efficient Approach to Knowledge Extraction from Scientific Publications Using Structured Ontology Models, Graph Neural Networks, and Large Language Models.
一種準確且高效的科學文獻知識提取方法：使用結構化本體模型、圖神經網絡和大型語言模型。 Int J Mol Sci 2024-11-09

這項研究探討了研究人員在處理大量生物醫學文獻時的挑戰，並提出了一種混合方法，結合文本挖掘、圖神經網絡（GNNs）和微調的大型語言模型（LLMs）。這種方法旨在增強生物醫學知識圖譜，並解釋預測的關係。研究顯示，該方法在蛋白質相互作用數據集上達到0.772的馬修斯相關係數，並在失眠研究中識別出25個新的人類蛋白質相互作用。這種方法有助於加速治療靶點的發現，並提高文獻分析的效率。 PubMed DOI

Leveraging Medical Knowledge Graphs Into Large Language Models for Diagnosis Prediction: Design and Application Study.
將醫學知識圖譜融入大型語言模型進行診斷預測：設計與應用研究。 JMIR AI 2025-02-24

這項研究介紹了DR.KNOWS，一個結合知識圖譜（KGs）與大型語言模型（LLMs）的新模型，旨在提升電子健康紀錄（EHRs）的診斷推理。透過KGs的結構化知識，DR.KNOWS能更精確地檢索病人相關的醫療資訊，改善診斷預測。實驗結果顯示，DR.KNOWS在準確性上超越了多個基準模型，並獲得了人類評估者的肯定。研究也提到KG數據可能存在的偏見，並建議未來需針對這些問題進行改善。總體而言，DR.KNOWS在臨床決策支持上具有重要意義。 PubMed DOI

A large language model framework for literature-based disease-gene association prediction.
基於文獻的疾病-基因關聯預測的大型語言模型框架。 Brief Bioinform 2025-02-25

隨著生物醫學文獻的快速增長，使用大型語言模型（LLMs）來理解精準醫療變得越來越重要。然而，現有方法在提取複雜生物關係時面臨可靠性和可擴展性等挑戰。為了解決這些問題，我們提出了LORE，一種創新的無監督兩階段閱讀方法，將文獻視為可驗證的知識圖譜，並以語義嵌入表示。應用於PubMed摘要時，LORE能有效捕捉基因致病性信息，並在識別疾病相關基因方面達到90%的精確度，為研究人員提供了新的潛在治療靶點識別途徑。 PubMed DOI

Alzheimer's disease knowledge graph enhances knowledge discovery and disease prediction.
Alzheimer's disease 知識圖譜提升知識發現與疾病預測 Comput Biol Med 2025-04-30

研究團隊整合生醫文獻和資料庫，建立阿茲海默症知識圖譜（ADKG），用NLP技術捕捉AD相關基因、藥物等複雜關聯。經ADKG訓練的模型能預測新關聯，並結合UK Biobank資料後，提升AD預測準確度。ADKG有助於加速治療與診斷發現，推動阿茲海默症精準醫療發展。 PubMed DOI

Predicting drug-gene relations via analogy tasks with word embeddings.
利用詞嵌入類比任務預測藥物-基因關係 Sci Rep 2025-05-18

這項研究發現，用生醫文本訓練出來的詞嵌入（如 BioConceptVec），只要簡單做向量運算，就能抓出藥物和基因的關係，還能預測藥物的基因標的。若再依生物路徑分組，效果更好。這方法甚至能預測未來的藥物-基因連結，表現跟 GPT-4 差不多，但其實操作更簡單。 PubMed DOI

GICL: A Cross-Modal Drug Property Prediction Framework Based on Knowledge Enhancement of Large Language Models.
GICL：基於大型語言模型知識增強的跨模態藥物性質預測框架 J Chem Inf Model 2025-05-28

這篇研究提出GICL框架，把藥物SMILES字串的大型語言模型嵌入和分子影像結合，利用跨模態對比學習整合資訊。這種融合方式讓GICL在藥物性質預測（ADMET）上表現領先，還能提供可解釋的分析，有助於提升藥物開發效率。 PubMed DOI

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