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AI 這次厲害了，發現了治療癌癥的新藥！

大型語言模型（LLMs）的「幻覺」問題，在多數應用中具有負面影響，但在科研領域，某些「幻覺」可能具有積極意義：形成可通過實驗室驗證的全新假說。

近期，來自劍橋大學等機構的研究團隊以乳腺癌治療為實驗領域，首次通過實驗驗證了 LLMs 作為科學假說生成工具的潛力。該研究嘗試利用GPT-4從浩如煙海的科學文獻中挖掘潛在的新型抗癌藥物組合模式。研究論文發表于《Journal Of The Royal Society Interface》。

論文地址：https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2024.0674

該研究運用 GPT-4 模型，針對MCF7乳腺癌細胞系（以非腫瘤性乳腺細胞系 MCF10A 為對照），預測美國食品藥品監督管理局（FDA）批準的非抗癌藥物中可能具有協同作用的新型組合。

該研究設定三項篩選原則：規避標準抗癌藥物、鎖定能靶向癌細胞且不損傷健康細胞的藥物、優先選擇價格低廉且獲監管批準的藥物。

首輪實驗室測試顯示：在 12 組測試組合中，GPT-4 成功發現 3 組協同效應評分超過陽性對照的藥物組合，即表現優于現行乳腺癌藥物。基于首輪實驗結果，GPT-4 進一步生成了新的藥物組合，并且 4 組測試組合中又有 3 組顯示出正向協同效應。

GPT-4 推薦的藥物組合隨后會由人類科學家進行組合及單獨測試，以評估其對抗乳腺癌的效力。

值得注意的是，辛伐他汀與雙硫侖的組合在對抗乳腺癌方面表現尤為突出。而辛伐他汀常用于降低膽固醇，雙硫侖則往往用于治療酒精依賴。可見，用于治療其他疾病的廉價安全藥物組合也可能會有效治療癌癥。

這項研究不僅為藥物研發提供了一條前景廣闊的新途徑，更是證實了：大型語言模型可作為科學假說生成工具。

感興趣的讀者可以閱讀論文原文，了解更多研究內容。

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