Nat Commun | 成功率达90%！生物信息学聊天机器人DrBioRight 2.0上线，引领...

主要观点总结

文章介绍了在癌症组学领域的新进展，特别是CRAVAT、反相蛋白质微阵列（RPPA）技术等对癌症研究的重要推动。文章还着重介绍了德克萨斯大学MD安德森癌症中心梁晗团队开发的DrBioRight 2.0平台，该平台利用先进的大语言模型（LLMs）驱动，用户可通过自然语言探索以蛋白质为中心的癌症组学数据。该平台包含RPPA500数据集和DrBioRight 2.0系统架构，具备多种功能，如自动生成交互式热图、进行相关性分析和生存分析等。研究团队通过独立测试集对多个平台进行了性能评估，结果显示DrBioRight 2.0具有显著优势。

关键观点总结

关键观点1: CRAVAT和RPPA技术显著推动了癌症组学的发展，特别是在肿瘤DNA和RNA层面。

过去十年间，得益于癌症基因组图谱（TCGA）和癌细胞系百科全书（CCLE）等计划的推动，CRAVAT已经生成了大量数据。反相蛋白质微阵列（RPPA）技术为癌症研究提供了重要见解，有助于发现新型生物标志物和治疗靶点。

关键观点2: DrBioRight 2.0平台的开发及其功能

DrBioRight 2.0是一个由LLM驱动的生物信息学平台，用于探索和分析大规模的癌症功能蛋白质组学数据。该平台包含RPPA500数据集和DrBioRight 2.0系统架构，具备自然语言处理功能，用户可通过自然语言探索、分析和可视化上述RPPA数据。

关键观点3: DrBioRight 2.0的优势

DrBioRight 2.0平台拥有多项先进功能，如自动生成交互式热图、进行相关性分析和生存分析等。与传统平台相比，它具有自然语言理解能力、透明度、可重复性以及用户友好性等功能。研究团队通过独立测试集对多个平台进行了性能评估，结果显示DrBioRight 2.0具有显著优势。

正文

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。 RPPA500 蛋白质 panel 全面覆盖了 50 个标志性基因集；相较其他蛋白质 panel ，总蛋白数量增加 115% ， PTM 蛋白数量增加 67% ，极大提升人们从蛋白质层面理解癌症生物学的能力。

图 1. DrBioRight 2.0 中的数据集成工作流程和关键创新概述

同时， 研究团队还开发了一个基于 LLM 的新型聊天机器人 DrBioRight 2.0 ，其具备自然语言处理功能，使用户能够直观、智能地探索、分析和可视化上述 RPPA 数据 。具体而言，研究团队首先生成了一个统一多组学数据集，对患者临床、分子层面、蛋白质层面及细胞系表型数据进行标准化、归一化处理，将超 10 亿数据值以 HDF5 格式在云服务器非关系型数据库中整理、重构；然后重新审查了蛋白质标志物，通过交叉对比在不同层面对其进行详细注释，以利于用户分析。

与传统平台相比， DrBioRight 2.0 拥有自然语言理解能力、透明度、可重复性以及用户友好性等功能，这些特殊功能由以下几项关键的前沿技术提供支持 ： ① 聊天界面：基于会话的实时聊天界面； ② 提示词：高度可定制的面向 LLM 的特定领域知识提示； ③ LLM ：由 LLM 赋能的生成式 AI ： ④ 代码生成：无缝的代码生成与校正循环； ⑤ 插件：深度嵌套的交互式插件增强了数据的有效可视化和分析。

使用 DrBioRight 2.0 时， 用户输入相关指令， 便 可生成交互式热图、 自动化 进行相关性分析和生存分析等，且分析结果支持下载和本地复现。

图 2. DrBioRight 2.0 平台概述

DrBioRight 2.0的系统架构由No-SQL数据库 、 LLM驱动的后端分析模块 和 交互式聊天界面 等 三个核心 部分 组成 。

DrBioRight 2.0

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