ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Создание наборов данных и графов знаний по антибиотикорезистентности с помощью больших языковых моделей для ускорения обнаружения генов устойчивости к антибиотикам
Оригинальное название: LLM-powered construction of antibiotic resistance datasets and knowledge graphs for accelerated antibiotic resistance gene discovery
Для решения проблем устаревших аннотаций, ограниченного охвата и высокого уровня ложноположительных результатов в исследованиях устойчивости к антибиотикам исследователи разработали конвейер на основе LLM, извлекающий знания об устойчивости из полных текстов статей и дополнительных материалов. Они создали AResDB на основе более 8 570 статей и AResKG, содержащий более 52,1 млн триплетов. По сравнению с существующими графами знаний AResKG улучшил производительность широко используемых методов машинного обучения для прогнозирования связей устойчивости «ген–антибиотик».