基于GPT-4超参数优化的衰老相关通路语义-生理上下文对齐研究

为探索衰老相关因子的语义邻近性与生物学背景的关联机制，研究人员通过调优GPT-4的温度参数（temperature）和频率惩罚（frequency penalty），系统评估了不同AI生成场景对分子上下文多样性的影响。研究发现，基于LLM内部logprob指标的响应置信度可预测KEGG验证成功率，证实语义邻近性与生物距离呈负相关，为衰老干预靶点发现提供了AI驱动的创新范式。

　　

生物衰老涉及复杂的生理通路网络，亟需通过多靶点协同干预策略来调控衰老标志物。大型语言模型（LLM）的向量空间中蕴藏着语义关联的生物活性分子集群，这为利用人工智能（AI）生成能力挖掘潜在分子互作关系提供了新思路。该研究通过对比不同模型架构、超参数组合（如温度参数_temperature
和频率惩罚_{frequency penalty}
）对输出结果的影响，首次实现衰老相关因子语义表征与KEGG基准数据库的生物学背景精准对齐。实验表明，优化后的GPT-4参数配置能显著提升已知抗衰老药物（senotherapeutics）和通路调控因子的上下文多样性。更具突破性的是，模型内部logprob衍生的置信度评分可有效预测KEGG验证通过率——这一发现直接印证了"语义相似度越高，生物学距离越近"的假设，为AI驱动的衰老靶点预测建立了可量化的评估体系。图形摘要生动展示：LLM超参数调整如同"分子探针"，能动态捕获不同精度的生物网络拓扑结构。