PhD, MD (Biology), Leading Researcher, Inflammation Immunology Laboratory
д.б.н., ведущий научный сотрудник лаборатории иммунологии воспаления
Traditional literature review and the standard methods of data analysis in immunology is time-consuming and does not allow rapid solution of large-scale and complex research problems. Artificial intelligence can assist in addressing this issue by automating the processes of search and evaluation of relevant information. The aim of this study was to determine the potential of artificial intelligence in immunological research, based on the automated collection of literature data and analysis of digital information. The theoretical aspect of the study was based on the analysis of materials from PubMed, Scopus, ResearchGate databases covering the years 2000-2025. The practical approach was conducted via comparative analysis of previously published data and conclusions obtained by means of artificial intelligence technologies, e.g., by GPT v.4.0 models. It was found that artificial intelligence technologies may be useful in conducting literature reviews in immunology, including compilation of findings, generation of graphical presentations, as well as visualization of new signaling pathways, cellular interactions, and disease-related factors. In addition to the text analysis, artificial intelligence may be applied to statistical processing and digital data analysis, such as detection of regularities, solution of forecasting issues, design of models. A comparison of previously studied data with the results obtained using GPT v.4.0 revealed several limitations of different chatbot models, including the dependence of responses on the style of query formulation, excessively generalized information synthesis, limited text output (up to 1,000 words), plagiarism risks, difficulties in generating figures, diagrams, and tables, presentation of comprehensive information predominantly in English, and spontaneous creation of non-existent references to the literature sources. Conclusions: 1. Artificial intelligence may sufficiently change immunological research, allowing for a more effective literature reviewing and deeper data analysis, however, requiring expert supervision at the initial stages. 2. Upon development of artificial intelligence technologies, they will become an integral part of the immunologist’s toolkit.
Традиционное изучение литературы, использование стандартных методов анализа данных в иммунологии занимает значительное время, не всегда позволяя справиться с масштабом и сложностью проблемы. Искусственный интеллект может помочь в решении этого вопроса, автоматизируя процессы поиска и экспертизы актуальных сведений, позволяя ученым извлекать важные факты из больших объемов информации. Целью исследования стало определение потенциала искусственного интеллекта в иммунологических исследованиях с акцентом на автоматизацию сбора литературных данных и анализ цифровых сведений. Теоретическая часть работы основана на изучении материалов баз PubMed, Scopus, Google Scholar, ResearchGate за 2000-2025 годы, тип – оригинальная статья или обзор литературы. Основа стратегии поиска – использование ключевых слов, процесс отбора публикаций заключался в скрининге заголовков, аннотаций и полных текстов исследований. Практическая часть работы выполнена как сравнительный анализ результатов, ранее изученных данных, с выводами, полученными при использовании технологий искусственного интеллекта, на примерах моделей GPT v.4.0. Установлено, что технологи искусственного интеллекта могут быть полезны в работе над созданием обзора литературы по иммунологии, включая формирование резюме, синтез графиков и схем, визуализирующих новые сигнальные пути, взаимосвязи между клетками, факторы развития заболеваний. Помимо работы с текстами, искусственный интеллект может быть применен для статистической обработки и анализа цифровых данных, например, выявления закономерностей, решения вопросов прогнозирования, построения моделей, рассмотрения других более сложных задач. При сравнении ранее изученных данных с результатами использования GPT v.4.0 установлено, что у разных чат-ботов могут встречаться следующие недостатки: зависимость ответа от стиля формулирования запроса, синтез информации в очень обобщенном виде, создание небольших объемов текста (до 1000 слов), риск плагиата, сложности с синтезом рисунков, схем, таблиц, представление исчерпывающей информации преимущественно на английском языке, самостоятельное синтезирование несуществующих ссылок на литературные источники. Выводы: 1. Искусственный интеллект может преобразовать иммунологические исследования, позволяя проводить более эффективный обзор литературы и более глубокий анализ данных, однако на начальных этапах требуется экспертный надзор. 2. По мере развития технологий искусственного интеллекта они станут неотъемлемой частью инструментария иммунолога.