React-to-Me：Reactomeパスウェイ知識ベースの対話的探索のための対話型インターフェース

科学分野:

• バイオインフォマティクス
• 計算生物学
• 知識表現

背景:

• Reactomeパスウェイ知識ベースは、ヒトの生物学的経路に関するキュレーションされたデータを提供しますが、その複雑なデータモデルとキーワード検索のために、専門家以外のユーザーにとってはアクセスが困難です。
• 一般的な対話型AIは、科学研究に必要なドメイン固有性、ソースの透明性、および事実の信頼性が欠けています。

研究 の 目的:

• 自然言語を使用してReactomeパスウェイ知識ベースをクエリするための、ドメイン固有の対話型AIアシスタント、React-to-Meを開発すること。
• より幅広いユーザーにとって、複雑な生物学的経路データへのアクセスとユーザビリティを向上させること。

主な方法:

• 制約付き言語モデル生成と組み合わせたハイブリッド検索拡張生成（RAG）アプローチを実装しました。
• 検索精度の向上を目的として、意味的ベクトル検索とキーワードベースのマッチングを統合しました。
• AIによって生成されたすべての応答が、キュレーションされたReactomeコンテンツに、知識ベースのエントリへの直接リンクとともにグルーピングされることを保証しました。

主要な成果:

• 計算ベンチマーキングにより、ハイブリッド検索は、密結合のみの方法と比較して、文脈的グルーピングと事実的精度を大幅に向上させることが示されました。
• 盲検化された専門家評価により、グルーピングされた応答は、事実的精度、生物学的特異性、およびメカニズムの深さにおいて、より高い品質評価を受けました。
• ユーザー調査により、React-to-Meの使いやすさ、引用の信頼性、および事実的精度に対する高い満足度が示されました。

結論:

• ドメイン固有のグルーピングは、生物学的知識の探索における対話型AIの信頼性とユーザビリティを著しく向上させます。
• React-to-Meは、Reactomeパスウェイ情報にアクセスするための、透明で科学的に堅牢でユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
• 開発されたシステムは、科学研究とデータアクセシビリティにおける専門AIアシスタントの可能性を示しています。