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Tsinghua AIR und Shuimu Molecular starten das Open-Source-Projekt OpenBioMed und definieren KI in der Pharmabranche neu
Das Institut für intelligente Industrieforschung (AIR) der Tsinghua-Universität hat in Zusammenarbeit mit Shuimu Molecular „OpenBioMed Skills“ veröffentlicht und als Open-Source-Projekt zur Verfügung gestellt – eine Suite von Plugins für große Sprachmodelle, die für die biomedizinische Forschung bestimmt sind. Dieses wegweisende Projekt übersetzt biomedizinische Entscheidungsprozesse von Experten in ausführbaren „Agent Skill“-Code und ist auf GitHub öffentlich zugänglich. Die erste Version umfasst 45 Kernkompetenzen aus fünf entscheidenden Bereichen: Biochemie und Arzneimittelentwicklung, Proteinanalyse und -design, Einzelzell-Omics-Analyse sowie die Integration von Tools zur Datenabfrage. Ziel ist es, technische Hindernisse in der gesamten biomedizinischen Forschungs- und Entwicklungspipeline zu überwinden.
Durch den Einsatz von OpenBioMed Skills auf der gleichnamigen Open-Source-Plattform können Forscher direkt auf spezialisierte multimodale Modelle wie PharMolixFM, BioMedGPT-R1 und MutaPLM zugreifen. Im Vergleich zu universellen großen Sprachmodellen wie ChatGPT weist dieses System deutliche Vorteile beim Verständnis domänenspezifischen Wissens und bei der Ausführung pharmazeutischer Forschungslogik auf. Es unterstützt zudem die Fernverwaltung biomedizinischer Agenten über mobile Anwendungen wie Feishu, DingTalk und WeChat.
Nie Zaiqing, leitender Forscher an der Tsinghua-Universität und Chefwissenschaftler bei Shuimu Molecular, merkte an, dass diese Initiative einen Wandel in der Arzneimittelentwicklung darstellt – weg von der Abhängigkeit von der Intuition von Experten hin zu intelligenter, kollaborativer Innovation. Im Zeitalter der KI für die Wissenschaft ermöglicht OpenBioMed Skills, dass natürliche Sprache komplexe pharmazeutische Arbeitsabläufe durch systematische, kodierte Prozesse steuert. Dies bietet eine robuste Infrastruktur für die Weiterentwicklung von Paradigmen der Arzneimittelentdeckung der nächsten Generation.
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