要約
天然医薬品材料 (NMM) には、世界的な臨床応用の長い歴史があり、豊富な記録と知識があります。
NMM は創薬と臨床応用の主要な情報源ですが、NMM の知識の利用と共有は、重要な情報の標準化された記述、効率的なキュレーションと取得、言語の壁などの重大な課題に直面しています。
これらに対処するために、私たちは、インテリジェントな知識のキュレーション、取得、翻訳を行うための AI 主導の共有およびコラボレーション プラットフォームである ShennongAlpha を開発しました。
標準化された知識キュレーションのために、このプラットフォームでは、NMM の正確な区別と識別を可能にする系統的命名法が導入されました。
1 万 4,000 を超える中国の NMM がその知識とともにプラットフォームに厳選されています。
さらに、このプラットフォームはチャットベースの知識の取得、標準化された機械翻訳、および共同的な知識の更新の先駆けとなりました。
総合すると、私たちの研究は、AI を活用して NMM の知識共有を強化する最初の大きな進歩を表しており、これは科学のための AI の新しい応用を示すだけでなく、世界の生物医学、製薬、医師、患者のコミュニティに大きな利益をもたらすでしょう。
要約(オリジナル)
Natural Medicinal Materials (NMMs) have a long history of global clinical applications and a wealth of records and knowledge. Although NMMs are a major source for drug discovery and clinical application, the utilization and sharing of NMM knowledge face crucial challenges, including the standardized description of critical information, efficient curation and acquisition, and language barriers. To address these, we developed ShennongAlpha, an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent knowledge curation, acquisition, and translation. For standardized knowledge curation, the platform introduced a Systematic Nomenclature to enable accurate differentiation and identification of NMMs. More than fourteen thousand Chinese NMMs have been curated into the platform along with their knowledge. Furthermore, the platform pioneered chat-based knowledge acquisition, standardized machine translation, and collaborative knowledge updating. Together, our study represents the first major advance in leveraging AI to empower NMM knowledge sharing, which not only marks a novel application of AI for Science, but also will significantly benefit the global biomedical, pharmaceutical, physician, and patient communities.
arxiv情報
著者 | Zijie Yang,Yongjing Yin,Chaojun Kong,Tiange Chi,Wufan Tao,Yue Zhang,Tian Xu |
発行日 | 2024-05-16 15:38:21+00:00 |
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