LLM自动挖掘文献建肝毒性知识库并训练QSAR模型

研究团队发布预印本，用大语言模型驱动的自动化流水线从PubMed/PMC文献中抽取肝毒性发现，建成肝毒性知识库。当前快照收录1995—2026年53,575篇文献中17,002种化学品的189,212条记录，覆盖235种至少关联20种化学品的生物标志物。 团队人工核查35篇文献的217条发现，其中208条（来自33篇）完全正确，其余9条（均来自2篇）有误。作为应用示例，团队按生物标志物训练基于结构的QSAR模型，包括图神经网络和经典基线；作者称在此数据规模下经典模型仍有竞争力。流水线与知识库将公开。 上述为预印本自述，尚未经同行评审。

AI 根据报道生成 · 3 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。