Debutta BioChatter, il sistema basato sull’Intelligenza Artificiale e liberamente accessibile, specificamente dedicato alla biologia per estrarre dati dalla letteratura scientifica e dai database: è un modello linguistico simile a Chat-Gpt ma che, a differenza di quest’ultimo, è stato progettato per offrire la trasparenza e la flessibilità indispensabili per il lavoro dei ricercatori. Il sistema è stato messo a punto grazie al lavoro pubblicato sulla rivista Nature Biotechnology, guidato dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare dell’Istituto Europeo di Informatica (Embl-Ebi) e dall’Università tedesca di Heidelberg.
“I grandi modelli linguistici racchiudono un immenso potenziale per trasformare la ricerca biomedica, rendendo più accessibili analisi e dati complessi”, dice Julio Saez-Rodriguez di Embl-Ebi e Ateneo tedesco, che ha coordinato la ricerca insieme a Sebastian Lobentanzer. “Tuttavia, per sfruttare al massimo questa tecnologia per la ricerca biomedica, abbiamo bisogno di strumenti che diano priorità alla trasparenza e alla riproducibilità: BioChatter colma questa lacuna”.
Una delle caratteristiche chiave di BioChatter è la sua capacità di integrarsi con un altro sistema, BioCypher, che crea grafici partendo da dati biomedici, aiutando i ricercatori ad esempio a collegare mutazioni genetiche e malattie o a comprendere i meccanismi d’azione dei farmaci.
Gli autori dello studio sono al lavoro per sviluppare anche BioGather, un sistema complementare progettato per estrarre informazioni da altre tipologie di dati clinici, come note mediche e immagini, che potrebbe facilitare il passaggio alla medicina personalizzata e fornire un aiuto nello sviluppo di nuovi farmaci.
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