引言：

在人工智慧（Artificial Intelligence, AI）持續重塑生物醫學研究的時代，一項最新研究預示著藥物安全評估領域將迎來變革。這項研究利用大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的能力，有望更精準地預測藥物副作用，為藥物開發和患者安全帶來重大影響。

PromptSE：基於大型語言模型的創新方法

這項發表於《科學報告》（Scientific Reports）的研究，提出了一種名為 PromptSE 的開創性方法。PromptSE 藉由大型語言模型衍生的藥理學表徵，來預測藥物副作用。研究團隊表示，這種方法能夠更有效地識別潛在的藥物不良反應，從而加速藥物開發進程，並降低患者用藥風險。

PromptSE 的核心在於利用大型語言模型理解和分析複雜的藥理學資訊。透過對大量藥物相關文獻和數據的學習，大型語言模型能夠建立藥物與副作用之間的關聯性模型。這種模型不僅能夠預測已知的副作用，還可能發現潛在的、未被充分認識的藥物不良反應。

藥物安全評估的未來

傳統的藥物安全評估方法通常依賴於臨床試驗和上市後監測，這些方法耗時且成本高昂，並且可能無法完全捕捉到所有潛在的副作用。PromptSE 的出現，為藥物安全評估提供了一種更快速、更經濟的替代方案。

研究人員強調，PromptSE 並非要完全取代傳統的評估方法，而是作為一種補充工具，幫助研究人員更早地發現潛在的藥物安全問題。透過 PromptSE 的預測結果，研究人員可以更有針對性地設計臨床試驗，並加強對特定藥物副作用的監測，從而提高藥物開發的效率和安全性。

生物醫學研究的新篇章

這項研究不僅展示了大型語言模型在藥物安全評估方面的潛力，也為生物醫學研究開闢了新的方向。隨著人工智慧技術的不斷發展，我們可以期待更多基於大型語言模型的創新應用，例如：

疾病診斷、藥物設計和個性化醫療等。

研究團隊表示，他們將繼續改進 PromptSE 的性能，並探索其在其他生物醫學領域的應用。他們希望 PromptSE 能夠成為一個開放的平台，供研究人員和藥物開發人員共同使用，共同推動藥物安全評估和生物醫學研究的發展。這項研究的發布日期為 2026 年 5 月 30 日，相關連結為：

https://bioengineer.org/predicting-drug-side-effects-via-llm-pharmacology/。

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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 30, 2026