[論文レビュー] Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives

Jiajia Liu, Mengyuan Yang+5 more|PubMed|Jan 8, 2024

RNA modifications and cancer参考文献 170被引用数 26

ひとこと要約

本論文はバイオインフォマティクスにおける重要なLLMコンポーネントとアーキテクチャを概説し、ファウンデーションモデルと下流アプリケーションを調査し、ユーザーと開発者への実践的なガイダンスを提供する。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) are a class of artificial intelligence models based on deep learning, which have great performance in various tasks, especially in natural language processing (NLP). Large language models typically consist of artificial neural networks with numerous parameters, trained on large amounts of unlabeled input using self-supervised or semi-supervised learning. However, their potential for solving bioinformatics problems may even exceed their proficiency in modeling human language. In this review, we will provide a comprehensive overview of the essential components of large language models (LLMs) in bioinformatics, spanning genomics, transcriptomics, proteomics, drug discovery, and single-cell analysis. Key aspects covered include tokenization methods for diverse data types, the architecture of transformer models, the core attention mechanism, and the pre-training processes underlying these models. Additionally, we will introduce currently available foundation models and highlight their downstream applications across various bioinformatics domains. Finally, drawing from our experience, we will offer practical guidance for both LLM users and developers, emphasizing strategies to optimize their use and foster further innovation in the field.

研究の動機と目的

• ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、創薬、単一細胞解析などのバイオインフォマティクス領域に対して、LLMをどのように適用できるかを説明する。
• バイオインフォマティクスに関連するLLMの中核的な構成要素と設計選択を特定する。
• 利用可能なファウンデーションモデルとそれらの下流のバイオインフォマティクス応用を要約する。
• 利用と革新を促進するための、LLMのユーザーと開発者への実践的なガイダンスを提供する。

提案手法

• 多様な生物学的データ型に対するトークン化手法を論じる。
• トランスフォーマーアーキテクチャとコアなアテンション機構を説明する。
• バイオインフォマティクスにおけるLLMの基盤となる事前学習プロセスを概説する。
• 現在利用可能なファウンデーションモデルとそれらの下流アプリケーションを調査する。
• ユーザーと開発者のための実践的なガイダンスとベストプラクティスを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バイオインフォマティクスのタスクに必要なLLMの要となる構成要素は何か？
• RQ2 ファウンデーションモデルは現在、どのようにバイオインフォマティクス領域全体に適用されているか？
• RQ3 バイオインフォマティクスの研究開発におけるLLMの活用を最適化する実践的戦略は何か？

主な発見

• LLMsは、規模と学習能力のために特定のタスクで従来のバイオインフォマティクスモデリングを上回る可能性がある。
• トークン化、アーキテクチャ、事前学習の選択は、生物データの性能に重大な影響を与える。
• ファウンデーションモデルは利用可能で、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、創薬、単一細胞解析などで多様な下流アプリケーションを持つ。
• 本論文は、イノベーションを喚起するための、バイオインフォマティクスにおけるLLMの効果的な活用と開発に関する指針を提供する。