論文の概要: CRISPR-GPT: An LLM Agent for Automated Design of Gene-Editing Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18021v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 22:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:12:38.671221
• Title: CRISPR-GPT: An LLM Agent for Automated Design of Gene-Editing Experiments
• Title（参考訳）: CRISPR-GPT:遺伝子編集実験の自動設計のためのLLMエージェント
• Authors: Kaixuan Huang, Yuanhao Qu, Henry Cousins, William A. Johnson, Di Yin, Mihir Shah, Denny Zhou, Russ Altman, Mengdi Wang, Le Cong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて有望であるが、しばしば特定の知識が欠如し、生物学的設計の問題を正確に解くのに苦労する。 本研究では,CRISPRに基づく遺伝子編集実験の設計プロセスを自動化するために,ドメイン知識と外部ツールを付加したLCMエージェントであるCRISPR-GPTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.41735920759667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The introduction of genome engineering technology has transformed biomedical research, making it possible to make precise changes to genetic information. However, creating an efficient gene-editing system requires a deep understanding of CRISPR technology, and the complex experimental systems under investigation. While Large Language Models (LLMs) have shown promise in various tasks, they often lack specific knowledge and struggle to accurately solve biological design problems. In this work, we introduce CRISPR-GPT, an LLM agent augmented with domain knowledge and external tools to automate and enhance the design process of CRISPR-based gene-editing experiments. CRISPR-GPT leverages the reasoning ability of LLMs to facilitate the process of selecting CRISPR systems, designing guide RNAs, recommending cellular delivery methods, drafting protocols, and designing validation experiments to confirm editing outcomes. We showcase the potential of CRISPR-GPT for assisting non-expert researchers with gene-editing experiments from scratch and validate the agent's effectiveness in a real-world use case. Furthermore, we explore the ethical and regulatory considerations associated with automated gene-editing design, highlighting the need for responsible and transparent use of these tools. Our work aims to bridge the gap between beginner biological researchers and CRISPR genome engineering techniques, and demonstrate the potential of LLM agents in facilitating complex biological discovery tasks.
• Abstract（参考訳）: ゲノム工学技術の導入により、生物医学の研究が変化し、遺伝情報の正確な変更が可能になった。 しかし、効率的な遺伝子編集システムを構築するには、CRISPR技術と研究中の複雑な実験システムについて深く理解する必要がある。 LLM(Large Language Models)は様々なタスクにおいて有望であるが、特定の知識が不足し、生物学的設計の問題を正確に解くのに苦労することが多い。 本研究では,CRISPRに基づく遺伝子編集実験の設計プロセスを自動化するために,ドメイン知識と外部ツールを付加したLCMエージェントであるCRISPR-GPTを紹介する。 CRISPR-GPTはLCMの推論能力を活用し、CRISPRシステムの選択、ガイドRNAの設計、細胞提供方法の推奨、プロトコルの起草、編集結果の確認のための検証実験の設計を容易にする。 我々は,遺伝子編集実験をゼロから行う非専門家研究者を支援するCRISPR-GPTの可能性を示し,実世界のユースケースにおけるエージェントの有効性を検証した。 さらに、自動遺伝子編集設計に関連する倫理的・規制的な考察を考察し、これらのツールの責任と透過的な利用の必要性を強調した。 我々の研究は、初心者の生物研究者とCRISPRゲノム工学のギャップを埋めることを目的としており、複雑な生物発見作業を容易にするLLMエージェントの可能性を実証することを目的としている。

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