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

大型語言模型（LLMs）正在改變生物醫學科學，特別是在理解生物序列方面。基因組語言模型（gLMs）專注於DNA序列，能幫助預測基因組中重要的功能區域、設計新DNA序列，並促進轉移學習。儘管如此，開發有效的gLMs仍面臨挑戰，如數據質量、模型架構及評估指標等。解決這些問題對於gLMs在複雜生物系統中的應用至關重要。 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

在2021年，AlphaFold 2 在蛋白質摺疊問題上取得重大突破，能準確預測超過兩億種蛋白質的三維結構，為大型語言模型（LLMs）在生命科學的應用鋪路。最近，我們進入一個新階段，這些先進的基礎模型在龐大數據集上預訓練，能處理蛋白質、RNA、DNA等生物分子的結構與相互作用。與傳統模型不同，新的生命大型語言模型（LLLMs）整合了多種分子生物學的知識，例如Evo模型，能預測基因變異對分子結構的影響，甚至生成新的DNA序列。 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

這篇綜述提供了大型語言模型（LLMs）在生物醫學數據分析中的應用概況，針對生物醫學研究人員的知識空白進行探討。文章首先介紹LLMs的基本技術，然後分析與數據相關的生物醫學數據集和框架。深入探討LLMs在基因組學、蛋白質組學、轉錄組學等領域的具體應用，並強調整合LLMs進入生物醫學研究時的挑戰。最終，這篇綜述為研究人員提供了資源，幫助他們在生物醫學領域中應用LLM技術。 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）對醫療領域的自然語言處理（NLP）影響深遠，近期的研究顯示，專為醫療文本設計的LLMs逐漸受到重視。這篇回顧分析了基於LLMs的生物醫學NLP，資料來源涵蓋多個學術平台，重點在醫學文獻、電子健康紀錄（EHRs）及社交媒體。雖然通用LLMs如GPT-4被廣泛使用，但針對特定應用的自訂LLMs趨勢上升。傳統模型在某些任務上仍優於新型LLMs，但後者在少量學習和生成任務中表現佳。未來研究需關注評估、偏見及公平性等議題。 PubMed DOI

大型語言模型正改變基因體醫療，能快速分析文獻和基因資料，提升診斷與治療建議的精準度。雖然還有挑戰待克服，但隨著技術進步和跨領域合作，未來 AI 將成為臨床基因體分析的主流工具，推動個人化醫療發展。 PubMed DOI

蛋白質-蛋白質交互作用（PPIs）對生物研究和新藥開發很關鍵。現在大型語言模型（LLMs）已能從蛋白質序列分析PPIs，處理大規模資料也沒問題。不過，還有像運算量大、資料不平衡和多種資料整合等挑戰。未來會持續優化，讓LLMs在生物領域發揮更大作用。 PubMed DOI