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

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生物學和化學等複雜領域中影響深遠，特別是在分子設計和優化方面。本篇綜述專注於LLMs在抗生素發現與設計中的應用，特別是肽類分子。我們將探討LLMs在藥物設計的最新進展，以及在抗生素開發中應用這些模型所面臨的挑戰。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧驅動的大型語言模型（LLMs）在藥物發現與開發中的影響，特別是它們如何解決傳統方法的時間與成本問題。文章介紹了LLMs在藥物發現各階段的應用，包括藥物設計、靶點識別、驗證及相互作用分析等。此外，還提到針對藥物發現的專屬LLMs的發展及其挑戰，並展望未來人工智慧在藥物開發中的整合潛力。 PubMed DOI

這篇評論強調大型語言模型（LLMs）在合成生物學（SynBio）教育與研究中的重要性，特別是在生物製造領域。文章比較了美國和中國的LLMs在解決SynBio問題上的表現，並探討了它們如何從非結構化數據中提取資訊、建立知識圖譜，及促進檢索增強生成。預期LLMs將提升代謝建模和工程中的設計-建造-測試-學習（DBTL）循環，並推動自動化實驗室的發展。最後，呼籲建立LLMs的基準、發展生物安全措施，並促進相關領域專家的合作。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在實驗室工作流程中帶來了顯著進展，特別是在化學研究的自主化方面。本報告介紹了ChemAgents，這是一個由多代理系統和Llama-3.1-70B LLM驅動的機器人AI化學家。ChemAgents能在少量人類介入下執行複雜實驗，並協調文獻閱讀、實驗設計、計算執行和機器人操作等四個專門代理。系統在六個實驗任務中展現了其有效性，並成功在新機器人化學實驗室中自主進行光催化反應，顯示出其可擴展性和適應性，為化學研究的自主化鋪平道路。 PubMed DOI

最近，人工智慧在分子設計上有了新進展，讓合成化學家能更輕鬆地創造特定功能的分子。雖然已有多款AI分子生成器，但使用這些工具仍需專業知識。為了解決這個問題，我們開發了ChatChemTS，一個基於大型語言模型的聊天機器人，透過簡單對話幫助設計新分子，並自動生成獎勵函數。我們的研究展示了它在設計色素和抗癌藥物方面的能力。ChatChemTS已開源，並可在GitHub上獲得，網址是 https://github.com/molecule-generator-collection/ChatChemTS。這項技術讓更多人能輕鬆使用AI進行分子設計。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 PubMed DOI

研究團隊開發了 ChemBench 框架，系統性測試大型語言模型（LLMs）在化學知識與推理的表現，並和人類化學家比較。結果發現，頂尖 LLMs 平均表現甚至比專業化學家還好，但在基礎任務上仍會出錯且有時太自信。這顯示 LLMs 在化學領域很有潛力，但也有待改進，未來需加強研究和調整化學教育方式。 PubMed DOI

**重點整理：** Zhao 等人開發了 ChemDFM，一款專為化學領域設計的大型語言模型，結合了通用 AI 能力和專業化學知識。它能夠解讀光譜數據、進行數值推理，還能連結化學工具和資料庫，成為科學研究與發現的重要助手。 PubMed DOI