In der Welt der biomedizinischen Forschung hat sich eine aufregende Entwicklung ergeben, die das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI)-Modellen wie GPT-4 aufzeigt. Diese Modelle, bekannt für ihre Anwendung in ChatGPT, haben sich als äußerst nützlich erwiesen, insbesondere in der Simulation biologischer Systeme. Ein Team von Wissenschaftlern der MedUni Wien und des CeMM-Forschungszentrums für Molekulare Medizin unter der Leitung von Matthias Samwald und Christoph Bock, hat eine wegweisende Studie veröffentlicht, die die Wirksamkeit eines GPT-4-basierten Simulators in der biomedizinischen Forschung demonstriert.
Bisher waren Computersimulationen biologischer Prozesse komplex und erforderten viel Fachwissen und manuelle Anpassungen. Doch das Team hat einen neuen Ansatz entwickelt – „SimulateGPT“, eine Methode, die strukturierte Eingaben verwendet, um GPT-4 gezielt zu steuern. Dieser Simulator wurde erfolgreich in verschiedenen Szenarien wie der Vorhersage von Krebspatient:innen eingesetzt und von Expert:innen validiert. Es ist wichtig zu betonen, dass diese Methode ausschließlich für die Grundlagenforschung gedacht ist und nicht für den direkten klinischen Einsatz konzipiert wurde.
Die Schlüsselidee hinter dieser bahnbrechenden Studie war die Nutzung von strukturierten Eingaben und gezielten Anweisungen, um GPT-4 dazu zu bringen, komplexe biologische Szenarien zu simulieren. Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Verbesserung gegenüber herkömmlichen GPT-4-Antworten, insbesondere bei der Bestimmung wichtiger Gene in Krebszellen und der Vorhersage des progressionsfreien Überlebens von Krebspatient:innen. Biomedizinische Expert:innen bevorzugten eindeutig die Vorhersagen von SimulateGPT gegenüber direkten GPT-4-Antworten, was die Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes unterstreicht.
Matthias Samwald betont die Bedeutung dieser Studie: „Diese Forschung legt den Grundstein für eine neue Generation von biomedizinischen Simulatoren, die auf großen Sprachmodellen wie GPT-4 basieren. Die Fähigkeit dieser Modelle, lebendige Systeme zu modellieren und zu verstehen, könnte die Zukunft der biomedizinischen Forschung revolutionieren. Wir schlagen vor, dass zukünftige Entwicklungen die Integration biologischer Datenbanken und mathematischer Modelle sowie das Training neuer KI-Modelle mit experimentellen Daten umfassen sollten.“
Die Veröffentlichung dieser wegweisenden Studie im Journal Computers in Biology and Medicine markiert einen wichtigen Meilenstein in der Anwendung von KI-Modellen in der biomedizinischen Forschung. Der Einsatz von GPT-4 als Simulator für biologische Prozesse eröffnet neue Möglichkeiten und zeigt das enorme Potenzial dieser Technologie für die Zukunft der Medizin. – NAG
