Bringing medical advances from the lab to the clinic
我们本周推荐了Nature对于ChatGPT最新模型o1的评论：ChatGPT模型o1新突破，首次击败博士级学者！是打破“学历崇拜”的时候了。。。
我也很好奇o1到底能做到什么样子。于是用了最简单的指令，看看o1能够写出什么样子的基金申请书。
我的指令是：
下面是ChatGPT o1的完整回复：
一、研究背景与目的
背景：
重症肌无力是一种自身免疫性疾病，特征是神经肌肉接头处传递受损，导致肌肉无力和疲劳。MG患者的病情可能会出现波动，加重期可能危及生命。因此，识别能够预测或反映病情加重的生物标记对于早期干预和改善患者预后至关重要。
目的：
识别与MG患者病情加重相关的生物标记。
评估这些生物标记在预测病情加重方面的敏感性和特异性。
为未来的诊断和治疗策略提供依据。
二、研究设计
研究类型：
前瞻性队列研究
研究周期：
2-3年
三、研究对象
入组人群：
年龄在18岁及以上的确诊MG患者。
样本量估计：
根据预期效果和统计学要求，计划招募200名患者。
四、纳入和排除标准
纳入标准：
符合MG诊断标准（根据临床、抗体检测和电生理学证据）。
年龄≥18岁。
签署知情同意书。
排除标准：
合并其他神经肌肉疾病。
近期（过去3个月）接受过免疫抑制剂治疗的患者。
妊娠或哺乳期妇女。
有严重的心、肝、肾功能不全者。
五、研究方法
1. 数据收集：
基线数据：收集患者的人口学信息、病史、体格检查结果、既往治疗情况等。
生物标本采集：在基线和随访期间定期采集血液、尿液和其他相关生物样本。
随访评估：每3个月进行一次临床评估，包括MGFA（Myasthenia Gravis Foundation of America）功能评分和MG-QOL量表。
2. 生物标记检测：
免疫学标记：抗AChR抗体、抗MuSK抗体、细胞因子水平（如IL-6、TNF-α）。
炎症标记：C反应蛋白（CRP）、血沉（ESR）。
其他潜在标记：microRNA表达谱、代谢产物分析。
六、主要终点和次要终点
主要终点：
病情加重的发生率（根据临床评估，如需要加强治疗、住院或出现危象）。
次要终点：
生物标记水平与病情加重之间的相关性。
生物标记在预测病情加重方面的敏感性和特异性。
七、统计分析
描述性统计：描述患者的人口学和临床特征。
相关性分析：使用Pearson或Spearman相关系数评估生物标记水平与病情加重之间的关系。
多变量回归分析：控制混杂因素，评估生物标记对病情加重的独立预测作用。
受试者工作特征（ROC）曲线分析：评估生物标记的诊断性能。
八、伦理学考虑
知情同意：所有参与者在研究前都需签署知情同意书。
隐私保护：确保患者信息的机密性，仅用于研究目的。
伦理审批：研究方案需通过医院或机构的伦理委员会审批。
九、可能的局限性
样本量可能不足以检测某些生物标记的微小差异。
随访过程中可能存在失访情况。
生物标记的检测可能受实验室条件和方法的限制。
十、研究进度计划
第1-3个月：伦理审批和研究人员培训。
第4-18个月：患者招募和基线数据收集。
第19-30个月：随访和数据收集。
第31-36个月：数据分析和论文撰写。
十一、预期成果
确定一组与MG加重相关的生物标记。
提供新的工具用于早期识别高风险患者。
为个体化治疗策略的制定提供依据。
十二、资源和经费
人员：临床医生、研究护士、实验室技术人员、统计学家。
设备和材料：生物样本采集和存储设备、实验室试剂和仪器。
经费来源：申请国家自然科学基金、医院科研基金或其他相关资助。
Hanson评论：
我只是用了最简单的指令，也就获得了最简单的报告。
从形式来讲，非常完整；或者单纯从形式审查看，超过了我之前审阅过的大部分基金申请书。
这也是AI的优势：形式审核标准且完整。
但科学研究毕竟是探索未知、创新性的工作，而且科研设计是基于已有的研究、特别是自己的工作基础之上进行的。从这个角度，需要给ChatGPT 1）递交自己的科研工作基础，并且2）给出几个拟定的科研模板（比如高质量的Nature或者Cell文章），3）明确这份申请书是按照国家自然科学基金的要求和格式撰写；o1才能/也一定能撰写出更高质量的基金申请标书。
不管怎样，我们已经生活在了AI时代，充分利用AI作为自己的得力工具，才能使自己成为独立的超级个体。
我们已经有了很多实践，目前一个人的工作量比之前三个人还多还好。
这就是我们必须面对的现实。
期待各位利用AI这个可以使你成为超人的工具，去开拓全新的发展空间。
