Исследование, ранняя версия которого была принята и опубликована в Communications Biology, представило разработанную на основе искусственного интеллекта платформу HRAftu-LM-RAG для автоматического извлечения из научных публикаций характеристик функциональных тканевых единиц Атласа человеческого тела (HRA). HRA объединяет экспертов более чем 25 международных консорциумов и призван картировать многоуровневую структуру человеческого тела — от систем органов до уровня отдельных клеток. К настоящему времени эксперты подготовили 2D-изображения функциональных тканевых единиц 10 органов.
Проверенная система объединяет большие языковые модели для текстового рассуждения, большие модели для интерпретации изображений и метод Retrieval Augmented Generation для привязки информации к источникам. В рамках исследования были проанализированы 244 640 публикаций PubMed Central, содержащих 1 389 168 рисунков, посвящённых 22 функциональным тканевым единицам. Среди них были выявлены 617 237 рисунков с микроскопическими и схематическими изображениями. Из изображений и связанного с ними текста автоматически извлекли 331 189 масштабных линеек, 1 719 138 упоминаний биологических сущностей, а также сведения о донорах, такие как пол и возраст. Ожидается, что полученные данные помогут разрабатывать, проверять и утверждать будущие изображения тканевых единиц в рамках HRA.
HRA разрабатывается HuBMAP, SenNet, KPMP, GUDMAP и NIDDK совместно с экспертами HRA Editorial Board и более чем 20 других консорциумов. Авторы не заявили о конфликте интересов; отмечается, что спонсоры не участвовали в проведении исследования и подготовке публикации.
Предыстория
Атлас — не новое название в архиве FikirPilot: за последние 90 дней мы опубликовали новость, в которой упоминалось это название; та статья датирована 2 сентября 2026 года.