BioChatter: KI-gestützte Textanalyse für die Biowissenschaften

Große Sprachmodelle (LLMs) revolutionieren die biowissenschaftliche Forschung, doch ihre Nutzung erfordert oft spezialisiertes Know-how. Mit BioChatter, einem Open-Source-Python-Framework, wird der Zugang zu diesen Technologien erleichtert. Die im Fachjournal Nature Biotechnology vorgestellte Lösung ermöglicht maßgeschneiderte KI-Anwendungen in der Biomedizin, Pflanzenwissenschaft und Bioökonomie

BioChatter erleichtert die Analyse großer Textmengen, extrahiert relevante Informationen aus Publikationen und integriert sich in bestehende bioinformatische Tools. Erste Tests, unter anderem in Pflanzenwissenschaften, zeigen vielversprechende Ergebnisse. Als Teil des BioChatter Konsortiums waren Forscher des IBG-4 an der Anwendung von BioChatter in den Pflanzenwissenschaften beteiligt. Zukünftige Entwicklungen umfassen die Anbindung an Wissensgraphen und die Erweiterung durch BioGather zur Verarbeitung weiterer biowissenschaftlicher Datentypen.

Original Publication:

Lobentanzer, S., Feng, S., Bruderer, N. et al. A platform for the biomedical application of large language models. Nat Biotechnol 43, 166–169 (2025). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02534-3