2024 Justin Jee * , Christopher Fong * , Karl Pichotta * , Thinh Ngoc Tran * , Anisha Luthra * , Michele Waters, Chenlian Fu, Mirella Altoe, Si-Yang Liu, Steven B Maron, Mehnaj Ahmed, Susie Kim, Mono Pirun, Walid K de Brula, Jamie Artika, Ben-Kin, Artika s, Brooke Mastrogiacomo, Tyler J Aprati, David Liu, JianJiong Gao, Marzia Capelletti, Kelly Pekala, Lisa Loudon, Maria Perry, Chaitanya Bandlamudi, Mark Donoghue, Baby Anusha Satravada, Axel Martin, Ronglai Shen, Yuan Chen, A Rose Brannon, Jason Braun, Lion, Anton, Sorton, Anton m, Pablo Sanchez- Vela, Clare Wilhelm, Mark Robson, Howard Scher, Marc Ladanyi, Jorge S Reis-Filho, David B Solit, David R Jones, Daniel Gomez, Helena Yu, Debyani Chakravarty, Rona Yaeger, Wassim Abida, Wungki Park, Eileen M O'Reilly, Julio-Aguilar, Nicholas-V, Sanchez-V. Zhang, Peter D Stetson, Ross Levine, Charles M Rudin, Michael F Berger, Sohrab P Shah, Deborah Schrag, Pedram Razavi, Kenneth L Kehl, Bob T Li, Gregory J Riely, Nikolaus Schultz.自动化的真实世界数据集成改善了癌症结果预测。自然 。 2024年。
生物武器(BW)的发展和使用历史上受到合成生物学剂的“默认知识”的需求而阻碍了。尽管公众可用的反向遗传学方案,但实际的实验室技能(例如细胞培养)仍然是一个障碍。在这里,LLM有可能充当较低默认知识的参与者的专家实验室助手,模仿更先进的科学家的辅导,但有可能没有情境意识或对潜在恶意工作的道德意识或道德异议(Sandbrink,2023年)。此外,AI工具还可能提出替代路线,以获取不需要它们执行默认的知识密集型湿lab实验的代理,而是外包实验,它们无法自行执行。一种机制可能是通过使用实验室机器人,在该机器人的情况下,LLM也有助于自主科学能力的发展。llms可以帮助演员将自然语言评论转换为液体处理机器人的脚本,从而促进了一些生物学实验(Inagaki等人。2023; O'Donoghue等,2023)。目前,这些功能的程度仍然相对有限,尽管将来LLMS可能能够帮助参与者开发自我复制的生物系统,从概念上讲,LLMS现在如何帮助非编码者构建自己的应用程序和网站。这种技术进化减少了BW开发的障碍,可能导致参与者更频繁,成功地尝试了以前受到技术挑战的阻碍。nist应该考虑包括上述信息,描述了AI工具可以在同伴指南中扩展对危险生物代理的访问权限,以确保对这些工具的充分监控和监督并实施。
约书亚·M·韦斯 1,2,3 , 米兰达·V·亨特 2 , 内莉·M·克鲁兹 2 , 阿丽安娜·巴吉奥里尼 4 , 莫希塔·泰戈尔 2 , 马伊伦 1,2,3 , 桑德拉·米萨莱 5 , 米开朗基罗·马拉斯科 5 , 特蕾莎·西蒙-维莫特 2 , 纳撒尼尔·R·坎贝尔 1,2,6,7 , 费莉希蒂纽厄尔 8,詹姆斯·S·威尔莫特 9,彼得·A·约翰逊 8,约翰·F·汤普森 9,10,11,乔治娜·V·朗 9,10,12,约翰·V·皮尔逊 8,格雷厄姆·J·曼 9,13,14,理查德·A·斯科耶 9,10,11,15,尼古拉·瓦德尔 8,16,艾米丽·D.蒙塔尔 2 , Ting-Hsiang Huang 2 , Philip Jonsson 17,18,19 , Mark TA Donoghue 17 , Christopher C. Harris 17 , Barry S. Taylor 17,18,19 , Tianhao Xu 6 , Ronan Chaligné 6 , Pavel V. Shliaha 20,21 , Ronald Hendrickson 21 , Achim A. Jungbluth 22 , Cecilia Lezcano 22 , Richard Koche 23 , Lorenz Studer 4 , Charlotte E. Ariyan 24 , David B. Solit 17,19,25 , Jedd D. Wolchok 17,25,26,27 , Taha Merghoub 27 , Neal Rosen 5 , Nicholas K. Hayward 8 , Richard M. White 2,28* 1 Weill康奈尔 / 洛克菲勒 / 斯隆凯特琳三机构 MD-PhD 项目,纽约,纽约州,10065,美国 2 癌症生物学和遗传学系,纪念斯隆凯特琳癌症中心,纽约,纽约州,10065,美国 3 细胞和发育生物学项目,威尔康奈尔医学科学研究生院,纽约,纽约州,10065,美国 4 发育生物学,干细胞生物学中心,纪念斯隆凯特琳癌症中心,纽约,纽约州,10065,美国 5 分子药理学项目,纪念斯隆凯特琳癌症中心,纽约,纽约州,10065,美国 6 计算和系统生物学,纪念斯隆凯特琳癌症中心,纽约,纽约州,10065,美国 7 生理学、生物物理学和系统生物学研究生项目,威尔康奈尔医学科学研究生院,纽约,纽约州, 10065,美国 8 QIMR Berghofer 医学研究所,昆士兰州布里斯班,4006,澳大利亚 9 悉尼大学澳大利亚黑色素瘤研究所,新南威尔士州悉尼,2006,澳大利亚 10 悉尼大学医学与健康学院,新南威尔士州悉尼,2050,澳大利亚 11 皇家阿尔弗雷德王子医院,新南威尔士州悉尼,2050,澳大利亚 12 皇家北岸医院,新南威尔士州悉尼,2065,澳大利亚 13 澳大利亚国立大学约翰·科廷医学研究院,澳大利亚首都领地,2601,澳大利亚 14 悉尼大学韦斯特米德医学研究中心癌症研究中心,新南威尔士州悉尼,2528,澳大利亚 15 新南威尔士州健康病理学研究所,新南威尔士州悉尼,2099,澳大利亚 16 昆士兰大学医学院,昆士兰州布里斯班,4072,澳大利亚 17 人类纪念斯隆凯特琳癌症中心肿瘤学和发病机制项目,纽约,纽约州,10065,美国 18 纪念斯隆凯特琳癌症中心流行病学和生物统计学系,纽约,纽约州,10065,美国 19 纪念斯隆凯特琳癌症中心玛丽-何塞和亨利 R.克拉维斯分子肿瘤学中心,纽约,纽约州,10065,美国 20 南丹麦大学 VILLUM 生物分析科学中心生物化学和分子生物学系,奥登斯 5230,丹麦 21 纪念斯隆凯特琳癌症中心微化学和蛋白质组学核心设施,美国纽约州纽约 10065 22 纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系,美国纽约州纽约 10065 23 纪念斯隆凯特琳癌症中心表观遗传学研究中心,美国纽约州纽约 10065 24 纪念斯隆凯特琳癌症中心外科系,美国纽约州纽约 10065
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