Can large language models predict antimicrobial peptide activity and toxicity?
大型語言模型能否預測抗微生物肽的活性和毒性？ RSC Med Chem 2024-06-24

AMPs是短肽，可對抗微生物藥物的抗藥性。開發受到對人體細胞的毒性影響，難以控制。GPT-3已用於預測AMP活性和毒性，但簡單模型如RNN和SVM表現更佳。建議目前使用簡單模型，但需重新評估大型語言模型的潛力。 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

Harnessing large language models' zero-shot and few-shot learning capabilities for regulatory research.
利用大型語言模型的零-shot和少-shot學習能力進行監管研究。 Brief Bioinform 2024-08-23

大型語言模型（LLMs），像是OpenAI的ChatGPT，雖然能生成類似人類的文本，但在網路使用時會有數據隱私的風險，因為用戶資料會傳送到外部伺服器。為了解決這個問題，我們探討在安全的本地網路中使用開源的小型LLMs，特別是在需要保護數據的監管機構中。我們發現某些模型在少量或零樣本學習中表現不錯，甚至達到傳統神經網路的效果，顯示出在安全環境中使用開源LLMs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

Leveraging Large Language Models for Precision Monitoring of Chemotherapy-Induced Toxicities: A Pilot Study with Expert Comparisons and Future Directions.
利用大型語言模型精確監測化療引起的毒性：與專家比較的初步研究及未來方向。 Cancers (Basel) 2024-08-29

大型語言模型（LLMs），如OpenAI的GPT系列，在醫學領域展現潛力，特別是在腫瘤學中。研究評估了LLM在分類化療引起的主觀毒性方面的能力，結果顯示LLM在一般毒性類別的準確率為85.7%，但在特定類別的準確率僅為64.6%。雖然LLM的表現與腫瘤科醫生相當，但特定類別的準確性仍需改進。未來研究應聚焦於真實病人的驗證及即時互動能力，並考量數據準確性和隱私等倫理問題。總體而言，LLMs有潛力提升病人護理質量與效率。 PubMed DOI

PharmaBench: Enhancing ADMET benchmarks with large language models.
PharmaBench：利用大型語言模型增強 ADMET 基準。 Sci Data 2024-09-10

準確預測ADMET（吸收、分佈、代謝、排泄和毒性）特性對藥物開發非常重要，能幫助選擇具良好藥物動力學及降低毒性的化合物。目前的ADMET數據集因樣本數量少及代表性不足而受限。為了解決這些問題，我們提出了一個多代理數據挖掘系統，利用大型語言模型識別14,401個生物測試的實驗條件，並整合不同來源的數據，最終創建了PharmaBench，包含156,618條原始條目，旨在支持藥物發現相關的AI模型開發。 PubMed DOI

Aligning Large Language Models with Humans: A Comprehensive Survey of ChatGPT's Aptitude in Pharmacology.
與人類對齊的大型語言模型：ChatGPT 在藥理學中的能力綜合調查。 Drugs 2024-12-20

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在藥理學中的挑戰，因為缺乏全面的測試集。研究團隊創建了一個包含藥物資訊檢索、先導化合物結構優化及研究趨勢分析的測試集，並評估了GPT-3.5和GPT-4的表現。結果顯示這兩個模型在藥物特性、動力學及毒性預測等方面表現優異，但在藥物識別和互動資訊檢索上仍有不足。研究建議透過檢索增強生成（RAG）方法，整合專業知識庫，以提升LLMs在藥理學的應用效果。 PubMed DOI

Large Language Models as Tools for Molecular Toxicity Prediction: AI Insights into Cardiotoxicity.
大型語言模型作為分子毒性預測的工具：AI對心臟毒性的洞察。 J Chem Inf Model 2025-02-21

這項研究強調藥物毒性評估對確保藥物安全性和有效性的重要性。研究比較了GPT-4和GPT-4o在預測分子毒性方面的表現，與傳統的深度學習和機器學習模型，如WeaveGNN等，特別針對骨骼、神經和生殖毒性。結果顯示，GPT-4在某些方面表現不相上下。此外，研究還利用GPT-4結合分子對接技術，探討中藥材對心臟毒性的影響，發現黑芝麻、生薑和薑黃等成分對心臟靶點Cav1.2有顯著結合親和力，可能具心臟毒性。總體而言，這項研究展示了ChatGPT在藥物化學中的潛力，並使開發高準確度模型變得更容易。 PubMed DOI

Large Language Models and Their Applications in Drug Discovery and Development: A Primer.
大型語言模型及其在藥物發現與開發中的應用：入門指南。 Clin Transl Sci 2025-04-10

這篇論文全面介紹大型語言模型（LLMs）在臨床藥理學和轉譯醫學中的應用。內容涵蓋LLMs的基本原則及其在藥物發現和開發各階段的潛在用途，包括靶點識別、臨床前研究和臨床試驗分析。還會強調實際應用，如醫學寫作輔助和加速定量臨床藥理學的分析流程。目的是幫助臨床藥理學家和轉譯科學家有效利用LLMs，改善研究和開發過程。 PubMed DOI

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