ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Интеграция большой языковой модели как агента фармакологической базы данных ChronobioticsDB

Интеграция большой языковой модели как агента фармакологической базы данных ChronobioticsDB

Авторы:
Илья Андреевич Соловьёв,
Богдан Романович Гайдучик,
Денис Анатольевич Голубев,
Арина Игоревна Яговкина,
Надежда Олеговна Котелина

Журнал: Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2026;48(3):29-36.

DOI: 10.17116/medtech20264803129

Прочитано: 223 раза

Резюме

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработать методологический подход к использованию больших языковых моделей в качестве интерфейса доступа к данным фармакологических репозиториев (на примере ChronobioticsDB).

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Создан метод интеграции большой языковой модели в качестве интеллектуального агента доступа к фармакологической базе ChronobioticsDB. Подход основан на двухэтапном метапромптинге, при этом не требуется дообучение модели. Реляционные данные базы предварительно преобразуются в структурированные текстовые карточки, которые используются как единственный источник информации для модели. Дополнительно реализован модуль пост-процессинга, обеспечивающий контроль формата, языка и источников ответа.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Разработанная система протестирована на наборе запросов различной сложности, включая фактологические, сравнительные и запросы при отсутствии данных. Во всех случаях агент формировал корректные ответы, основанные исключительно на данных ChronobioticsDB, без генерации внутренних рассуждений и недостоверной информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработаны протокол и код интеграции агента DeepSeek R1 (8B) в специализированные фармакологические базы данных и клинические рекомендации. Подход может рассматриваться как перспективная альтернатива дообучению моделей в задачах клинической фармакологии и других дисциплин.

Ключевые слова

  • хронобиотики
  • фармакология
  • большие языковые модели
  • ChronobioticsDB
  • ИИ-агент
  • базы данных

Дата поступления: 17.02.2026

Дата принятия в печать: 16.05.2026

Дата публикации: 23.09.2026

Литература / References
  1. Solovev IA, Golubev DA, Yagovkina AI, Kotelina NO. ChronobioticsDB: The Database of Drugs and Compounds Modulating Circadian Rhythms. Clocks and Sleep. 2025;7(3):30. https://doi.org/10.3390/clockssleep7030030
  2. Solovev IA, Shaposhnikov MV, Moskalev AA. Chronobiotics Kl001 and Ks15 Extend Lifespan and Modify Circadian Rhythms of Drosophila melanogaster. Clocks and Sleep. 2021;3(3):429-441. https://doi.org/10.3390/clockssleep3030030
  3. Ananikov VP. Classification of artificial intelligence applications in chemistry: from automation to digital scientific thinking. Analitika. 2025;15(4):246-260. https://doi.org/10.22184/2227-572X.2025.15.4.246.260
  4. Soman K, Rose PW, Morris JH, Akbas RE, Smith B, Peetoom B, Villouta-Reyes C, Cerono G, Shi Y, Rizk-Jackson A, Israni S, Nelson CA, Huang S, Baranzini SE. Biomedical knowledge graph-optimized prompt generation for large language models. Bioinformatics. 2024 Sept 02;40(9):btae560. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae560
  5. Matsumoto N, Moran J, Choi H, Hernandez ME, Venkatesan M, Wang P, Moore JH. KRAGEN: a knowledge graph-enhanced RAG framework for biomedical problem solving using large language models. Bioinformatics. 2024 June 03;40(6):btae353. PMID: 38830083; PMCID: PMC11164829. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae353
  6. Bran AM, Cox S, Schilter O, Baldassari C, White AD, Schwaller P. Augmenting large language models with chemistry tools. Nature Machine Intelligence. 2024;6:525-535. https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8
  7. Jin Q, Yang Y, Chen Q, Lu Z. GeneGPT: Augmenting Large Language Models with Domain Tools for Improved Access to Biomedical Information. Bioinformatics. 2024;40(2):btae075. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae075
  8. McNaughton AD, Sankar Ramalaxmi GK, Kruel A, Knutson CR, Varikoti RA, Kumar N. CACTUS: Chemistry Agent Connecting Tool Usage to Science. ACS Omega. 2024;9(46):46563-46573. https://doi.org/10.1021/acsomega.4c08408
  9. Koretsky S, Willey M, Bianchi O, Alvarado CX, Nayak T, Kuznetsov N, et al. BiomedSQL: Text-to-SQL for Scientific Reasoning. arXiv 2025;arXiv:2505.20321. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.20321
  10. Lee J, Liu F, Wu J, Zhang W, Huang G, Clifton L, et al. A collaborative large language model for drug analysis. Nature Biomedical Engineering. 2026;10(5):870-881. https://doi.org/10.1038/s41551-025-01471-z
  11. Ye Z, De Brouwer E, Hajiramezanali E, Biancalani T, Park C, Scalia G. RAG-Enhanced Collaborative LLM Agents for Drug Discovery. arXiv. 2025;arXiv:2502.17506. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.17506
  12. Qwen Team. Qwen3 Technical Report. arXiv. 2025;arXiv:2505. 09388. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.09388
  13. Suzgun M, Kalai AT. Meta-prompting: Enhancing language models with task-agnostic scaffolding. arXiv. 2024;arXiv:2401.12954. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.12954
  14. Guo D, Yang D, Zhang H, Song J, Wang P, Zhu Q, et al. DeepSeek-AI. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. Nature. 2025;645(8081):633-638. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09422-z
  15. Zhan T, Zhou S, Zhou H, Deng J, Hou Y, Yeung J, et al. An evaluation of DeepSeek Models in Biomedical Natural Language Processing. arXiv. 2025;arXiv:2503.00624. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.00624
  16. Liu S, Wang J, Yang Y, Wang C, Liu L, Guo H, et al. ChatGPT-powered conversational drug editing using retrieval and domain feedback. arXiv. 2023;arXiv:2305.18090. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.18090
  17. Nygren E, Erdogan O, Avci P, Daniels A, Rassool R, Beheshti A, et al. RAG-based architectures for drug side effect retrieval using compact LLMs. Scientific Reports. 2026;16(1):12754. https://doi.org/10.1038/s41598-026-41495-2
  18. 18.Yang R, McCoy AB, Wright A. Improving large language model applications in biomedicine with retrieval augmented generation: a systematic review, meta-analysis, and clinical development guidelines. Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA. 2025;32(3):535-544. https://doi.org/10.1093/jamia/ocaf006
  19. Xiong G, Jin Q, Lu Z, Zhang A. Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Medicine. arXiv. 2024;arXiv:2402.13178. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.13178
  20. Мельников А.В., Николаев И.Е., Русанов М.А., Аббазов В.Р. Сравнительный анализ методов RAG для построения русскоязычных интеллектуальных сервисов. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2025;25(2):5-18. https://doi.org/10.14529/ctcr250201
  21. Waikar S, Bhat AG, Ramanathan M. Retrieval Augmented Generation (RAG) for Evaluating Regulatory Compliance of Drug Information and Clinical Trial Protocols. CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology. 2026;15(3):e70201. https://doi.org/10.1002/psp4.70201
  22. Соловьёв И.А., Голубев Д.А. Хронобиотики: классификации существующих модуляторов циркадных ритмов, перспективы на будущее. Биомедицинская химия. 2024;70(6):381-393. https://doi.org/10.18097/PBMC20247006381
slide-cover
slide-cover
slide-cover

Рекомендуем статьи по данной теме:

Роль 3D-технологий и цифровых баз данных в современной судебной стоматологии (обзор литературы).Стоматология. 2026;105(2):60-64

Персонализированный ИИ-ассистент для медицинского сопровождения матери и ребенка с использованием интеллектуальных диалоговых систем (обзор литературы).Проблемы репродукции. 2026;32(2):6-16

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 482-43-29

  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12

  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru

  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026