2025年1月22日，欧洲分子生物学实验室（EMBL）下属的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）研究团队，成功开发出开源Python框架BioChatter。这一成果意义重大，为生物医学研究带来新工具与思路，也让普通大众有望从医学进步中受益。
BioChatter：打破生物医学研究“壁垒”的神器
BioChatter专为生物医学研究中部署LLMs精心打造，遵循开放科学原则。在生物医学研究领域，LLMs虽潜力无限，却被透明度、可重复性和定制化问题“绊住脚步”。众多研究人员想在特定研究中优化LLMs，需掌握编程与机器学习知识，这一高门槛让LLMs难以大展身手。
BioChatter宛如一把“金钥匙”，轻松解开这些难题。研究人员借助它可从生物医学数据库和文献高效提取数据，在识别遗传变异、理解药物机制等复杂任务中发挥关键作用。它将技术难题“揽入怀中”，让科学家专注研究，大幅提升研究效率。
BioChatter凭独特“本领”脱颖而出
BioChatter有着独家“本领”，具备与生物医学知识图谱和软件接口的强大功能。它能与BioCypher构建的知识图谱完美融合，这些知识图谱如一张庞大复杂的“网”，将基因突变、药物 - 疾病关联等生物医学数据紧密相连。
面对复杂疾病数据集时，这种集成方式就像为研究人员点亮明灯，助其看清数据间千丝万缕的关系，得出更具价值的结论。此外，BioChatter的API调用功能，能指导LLMs使用外部软件，实现实时获取最新信息并与生物信息学工具集成。
在个性化医学领域，BioChatter大显身手。它能整合基因组学、医疗记录和图像等多源数据，让零散数据汇聚发力，助力解决个性化医学、疾病建模和药物开发中的难题，提升研究质量。
LLMs困境与BioChatter的“破局”之道
大型语言模型（LLMs）基于深度学习，经海量文本数据训练，具备理解和生成自然语言的能力。在生物医学研究中，它本可成为得力助手，实际应用却困难重重。
透明度方面，LLMs内部结构如神秘“黑匣子”，决策过程难以捉摸；可重复性上，不同运行环境易致结果差异，影响研究稳定性；定制化方面，针对特定研究优化LLMs，没有专业编程技能无从下手。
BioChatter应运而生，专为打破这些困境。它提供易用框架，研究人员无需深入了解LLMs技术细节，就能发挥其优势。同时，支持与其他生物医学资源对接，为研究人员搭建跨越技术障碍的桥梁，助力挖掘生物医学数据价值。
相信在BioChatter助力下，生物医学研究将迈向新高度，我们也有望享受更先进医疗成果。
