加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员已经证明，大型语言模型（llm），如GPT-4，可以帮助自动化功能基因组学研究，该研究旨在确定基因的作用以及它们如何相互作用。功能基因组学中最常用的方法被称为基因集富集，目的是通过将实验鉴定的基因集与现有的基因组数据库进行比较来确定它们的功能。然而，更有趣和新颖的生物学往往超出了现有数据库的范围。使用人工智能（AI）来分析基因集可以为科学家节省许多小时的密集劳动，并使科学更接近自动化，这是了解基因如何协同作用以影响生物学的最广泛使用的方法之一。

　　研究人员测试了五种不同的llm，发现GPT-4是最成功的，在从常用的基因组数据库中识别经过筛选的基因集的共同功能方面达到了73%的准确率。当被要求分析随机基因集时，在87%的情况下，GPT-4拒绝提供名称，这表明GPT-4在分析基因集时几乎没有幻觉。GPT-4还能够提供详细的叙述来支持其命名过程。

　　虽然需要进一步的研究来充分挖掘llm在自动化功能基因组学方面的潜力，但该研究强调了继续投资llm的发展及其在基因组学和精准医学中的应用的必要性。为了支持这一点，研究人员创建了一个门户网站，帮助其他研究人员将法学硕士纳入他们的功能基因组学工作流程。更广泛地说，这些发现还证明了人工智能的力量，它可以通过综合复杂的信息，在很短的时间内产生新的、可测试的假设，从而彻底改变科学过程。

　　这项研究发表在《自然方法》杂志上，由加州大学圣地亚哥分校医学院和加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院教授Trey Ideker博士、Ideker小组的软件架构师Dexter Pratt博士和Ideker小组的生物医学科学博士候选人Clara Hu领导。这项研究的部分资金是由美国国立卫生研究院提供的。