La recherche, dont la version préacceptée a été publiée dans Communications Biology, a présenté le cadre d’intelligence artificielle HRAftu-LM-RAG, conçu pour extraire automatiquement des publications scientifiques les caractéristiques des unités tissulaires fonctionnelles de l’Atlas de référence humain (HRA). Le HRA vise à cartographier la structure multiéchelle du corps humain, depuis les systèmes organiques jusqu’au niveau de la cellule unique, en réunissant des experts de plus de 25 consortiums internationaux. Jusqu’à présent, les experts ont détaillé les unités tissulaires fonctionnelles de 10 organes et préparé des illustrations en 2D.
Le système validé combine de grands modèles de langage pour le raisonnement textuel, de grands modèles de vision pour l’interprétation visuelle et la méthode Retrieval Augmented Generation afin d’ancrer les informations dans les sources. Dans le cadre de l’étude, 244 640 publications de PubMed Central contenant 1 389 168 figures liées à 22 unités tissulaires fonctionnelles ont été examinées. Parmi celles-ci, 617 237 figures contenant des images de microscopie et des représentations schématiques ont été identifiées. À partir des images et des textes associés, 331 189 barres d’échelle, 1 719 138 mentions d’entités biologiques ainsi que des informations sur les donneurs, comme le sexe et l’âge, ont été extraites automatiquement. Les données obtenues devraient contribuer à la conception, à l’examen et à la validation des futures illustrations d’unités tissulaires dans le cadre du HRA.
Le HRA est développé par HuBMAP, SenNet, KPMP, GUDMAP et NIDDK, avec des experts du HRA Editorial Board et de plus de 20 autres consortiums. Les auteurs n’ont déclaré aucun conflit d’intérêts ; il a été indiqué que les soutiens financiers n’avaient joué aucun rôle dans les processus de recherche et de publication.
Contexte
L’Atlas n’est pas un nouveau nom dans les archives de FikirPilot : nous avons publié au cours des 90 derniers jours un article dans lequel ce nom apparaissait ; cet article était daté du 2 septembre 2026.