Communications Biologyで受理された早期版が公開された研究で、Human Reference Atlas（HRA）の機能的組織単位に関する特徴を科学文献から自動抽出するためのAIフレームワーク、HRAftu-LM-RAGが紹介された。HRAは、25を超える国際コンソーシアムの専門家を結集し、人体の器官系から単一細胞レベルに至る多尺度構造のマッピングを目指している。専門家らはこれまでに、10の器官における機能的組織単位を詳細化し、2D図を作成した。
検証されたシステムは、テキストの推論に大規模言語モデル、視覚的解釈に大規模画像モデルを用い、情報を出典に基づかせるためにRetrieval Augmented Generation手法を組み合わせている。研究では、22の機能的組織単位に関して、1,389,168個の図を含む244,640件のPubMed Central文献が調査された。その中から、顕微鏡画像や模式図を含む617,237個の図が特定された。画像と関連テキストから、331,189個のスケールバー、1,719,138件の生物学的実体の記述、ならびに性別や年齢などのドナー情報が自動的に抽出された。得られたデータは、HRAにおける今後の組織単位図の設計、検討、承認を支援することが目指されている。
HRAは、HuBMAP、SenNet、KPMP、GUDMAP、NIDDKが、HRA Editorial Boardおよび20を超えるその他のコンソーシアムの専門家とともに開発している。著者らは利益相反を申告しておらず、支援者は研究および出版のプロセスに関与していないと記載されている。
背景
Atlasは、FikirPilotアーカイブにおいて新しい名前ではない。過去90日間に、この名前が登場するニュースを1本掲載しており、その記事の日付は2026年9月2日である。