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

Large language models facilitating modern molecular biology and novel drug development.
大型語言模型促進現代分子生物學與新藥開發。 Front Pharmacol 2025-01-08

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

Enhancing Herbal Medicine-Drug Interaction Prediction Using Large Language Models.
利用大型語言模型增強草藥與藥物相互作用預測。 IEEE J Biomed Health Inform 2025-04-07

這項研究專注於提升藥物與草藥互動的預測，對優化治療策略和個人化醫療非常重要。研究運用深度學習技術，特別是大型語言模型（LLMs），來解決數據質量低和分佈不均的問題。模型透過藥物的SMILES提取特徵，並對草藥進行一熱編碼，使用變分圖自編碼器（VGAEs）分析草藥與藥物的互動圖。這種方法提高了模型的可解釋性，並解決了高階節點的問題。實驗結果顯示其在中醫、藥物開發和精準醫療中的潛力，相關代碼和數據已在GitHub上公開。 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

DrugGen enhances drug discovery with large language models and reinforcement learning.
DrugGen 結合大型語言模型與強化學習以促進新藥發現 Sci Rep 2025-04-18

傳統藥物設計又慢又容易失敗，深度學習模型像DrugGPT雖然能產生新分子，但常常沒用。DrugGen是改良版，結合真實資料和優化技術，能產生100%有效分子，預測和多樣性都更好。測試證明它有效，還能幫助藥物再利用和新藥設計，大大提升藥物開發效率。 PubMed DOI

When East Meets West: Cross-domain Drug Interaction Annotations with Large Language Models and Bidirectional Neural Networks.
當東方遇見西方：結合大型語言模型與雙向神經網路的跨領域藥物交互作用註釋 IEEE J Biomed Health Inform 2025-04-22

TEmbed-DDI 是一種新方法，利用大型語言模型的嵌入技術，結合醫療情境資訊，提升藥物交互作用（DDI）註釋的準確度。它不只看分子結構，還用有意義的文本特徵，讓藥物表示更完整。這方法在西藥和中藥的測試都表現優異，也是首次把中藥納入 DDI 註釋，未來在醫學研究和新藥開發很有潛力。 PubMed DOI

Can large language models detect drug-drug interactions leading to adverse drug reactions?
大型語言模型能否偵測導致不良藥物反應的藥物間交互作用？ Ther Adv Drug Saf 2025-05-19

這項研究發現，ChatGPT 和 Claude 在協助藥物安全專家偵測藥物交互作用（DDIs）方面表現相近，且都優於 Gemini，尤其在簡單案例中。不過，三款大型語言模型的特異性都不高，容易誤判沒有交互作用的情況。總結來說，LLMs 可作為輔助工具，但專業藥師仍不可或缺，特別是在排除不存在的 DDIs 時。 PubMed DOI

Comparative Performance Evaluation of Large Language Models for Extracting Molecular Interactions and Pathway Knowledge.
大型語言模型於分子交互作用與途徑知識擷取之比較性效能評估 J Comput Biol 2025-05-19

這項研究發現，大型語言模型（LLMs）能自動從文本中擷取蛋白質交互等分子資料，表現比人工處理更有效率。雖然在部分基因細節上還有困難，但整體來說，LLMs有助於加速生物知識的發現與應用。 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

DrugReX: an explainable drug repurposing system powered by large language models and literature-based knowledge graph.
DrugReX：由大型語言模型與文獻知識圖譜驅動的可解釋性藥物再利用系統 Res Sq 2025-06-30

DrugReX 是一套結合知識圖譜、機器學習和大型語言模型的新系統，能更有效率地找出藥物再利用的潛力。實際應用在阿茲海默症時，不只找出新藥物候選，還能提供有文獻佐證的解釋，專家也認為這比單靠 LLMs 更可靠，有助提升藥物再利用的透明度和可信度。 PubMed DOI

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