基于AI提取功能性组织单元特性以构建人类参考图谱

《Communications Biology》：AI-supported extraction of functional tissue unit properties for Human Reference Atlas construction

　　

摘要

人类参考图谱（HRA）计划汇集了来自25多个国际联盟的专家，旨在捕捉人体从大型解剖器官系统（宏观）到单细胞水平（微观）的多尺度组织结构。已有10个器官的功能组织单元（FTU，中观）得到详细阐述，并由专家创建了2D插图。全面的FTU特性表征对于HRA至关重要，但手动审查数量庞大的学术文献既不现实也不可行。在此，我们提出了面向HRA功能组织单元的大模型检索增强生成系统（HRAftu-LM-RAG），这是一个由人工智能驱动的框架，能够从学术出版物中可扩展地自动化提取与FTU相关的特性。这一经过验证的框架集成了用于文本推理的大语言模型、用于视觉解读的大视觉模型以及用于知识锚定的检索增强生成技术，在准确性与处理效率之间实现了平衡。我们从包含1,389,168幅图的244,640篇PubMed Central出版物中检索了与22个FTU相关的数据，并识别出617,237幅含显微图像和示意图的图片。从这些图像及其关联文本中，我们自动提取了331,189个比例尺和1,719,138个生物实体提及，以及性别和年龄等供体元数据。所得数据将有助于在HRA构建过程中对未来FTU插图的设计、审查和审批提供支持。