연구팀은 세포 교란 데이터 기반 강화 학습 환경을 구축하여 LLM의 생물학적 추론 능력을 향상시키는 PertMind를 개발했어요.
PertMind는 지도 학습 초기화와 유전자·경로·형식 수준의 강화 신호를 결합하여, 기존 모델의 언어 능력 손실 없이 새로운 세포 환경에서 반응 추론 성능을 개선했어요.
PertMind는 추가적인 튜닝 없이 역 교란 식별, 이중 교란 추론, 표현형 스크리닝 우선순위 결정, 생물학적 과정 해석 등 다양한 작업에 적용 가능성을 보였어요.