OpenBioMed

OpenBioMed – 清华AIR联合水木分子推出的开源Agent平台

OpenBioMed 是一个由清华大学智能产业研究院（AIR）与水木分子联合推出的开源平台，专注于利用人工智能推动生物医学研究。该平台是一个多模态表征学习工具包，能够处理包括分子、蛋白质和单细胞在内的多种生物医学数据。OpenBioMed 提供了超过 20 种工具和深度学习模型，适用于从传统药物发现到多模态挑战的广泛应用。

OpenBioMed是什么

OpenBioMed 是一个开源平台，旨在促进 AI 驱动的生物医学研究。它由清华大学智能产业研究院（AIR）和水木分子合作开发，能够处理多种生物医学数据，如分子、蛋白质和单细胞等。平台集合了 20 多种工具和深度学习模型，例如 BioMedGPT 系列，广泛适用于传统药物发现及多模态挑战等领域。

OpenBioMed的主要功能

• 多模态数据支持：兼容小分子、蛋白质及单细胞的分子结构、转录组学、知识图谱和生物医学文本等多种数据类型。
• 统一数据处理框架：便于加载不同的生物医学实体和模态数据，并转换为统一格式。
• 丰富的预训练模型：提供超过 20 种深度学习模型，如 BioMedGPT-10B、MolFM、CellLM 等，适用于多种生物医学任务。
• 多样的计算工具：包括 20 多个计算工具，涵盖分子性质与结构预测、分子检索、分子编辑和分子设计等功能。
• 模型预测模块：公开预训练模型的参数并提供使用案例，便于迁移到其他数据或任务。
• 药物研发：可预测药物与靶点的结合亲和力、分子属性及药物反应，助力新药研发进程。
• 多模态理解：通过跨模态检索，帮助科学家找到与分子或蛋白质相关的文本描述。
• 精准医疗：利用 CellLM 进行细胞类型分类和单细胞药物敏感性预测，推动个性化治疗的实施。
• 智能问答：BioMedGPT 能够回答关于分子和蛋白质的复杂问题。
• 智能体设计：以可视化编辑模式让科研人员通过拖拽方式调用前沿 AI 算法与工具，方便进行智能体的设计开发。

OpenBioMed的技术原理

• 多模态数据处理：OpenBioMed 提供灵活的 API，支持处理多模态生物医学数据，包括小分子、蛋白质及单细胞的分子结构、转录组学和生物医学文本。
• 深度学习模型：集成 20 多个深度学习模型，如 BioMedGPT-10B、MolFM、CellLM 等，能够应对传统 AI 药物发现任务及新兴的多模态挑战。
• 预训练模型与推理：提供现成的预训练模型和推理演示，经过大规模生物医学数据训练，能够迅速迁移到用户特定的数据或任务中。
• 工具与应用：构建了 20 多个计算工具，涵盖分子性质预测、蛋白质折叠、细胞类型分类等多种下游任务，支持基础研究和临床应用。
• 智能体与工作流：提供简便的界面，用于构建多个工具的工作流，开发基于大语言模型（LLM）的智能体，帮助研究人员在复杂的生物医学任务中获得深刻的科学见解。

OpenBioMed的项目地址

• 项目官网：openbiomed.pharmolix.com
• Github仓库：https://github.com/PharMolix/OpenBioMed

OpenBioMed的应用场景

• 药物研发：借助强大的数据处理能力和先进的机器学习算法，研究人员可以迅速筛选出潜在有效的药物。
• 多模态理解：通过支持跨模态检索，帮助科学家找到与分子或蛋白质相关的文本描述，以增强对生物医学实体的理解。
• 精准医疗：在精准医疗领域，通过 CellLM 模型进行细胞类型分类和单细胞药物敏感性预测，推动个性化治疗的发展。
• 知识图谱构建：OpenBioMed 提供了构建知识图谱的工具，帮助研究人员有机地组织基因、蛋白质、药物以及临床症状等要素，形成一个庞大而精细的知识网络。