LSM-MS2は、質量分析データにおける未特定の大多数の情報を活用するために開発された深層学習の基盤モデルです。従来の手法と比較して、複雑な同素体化合物の同定精度を30%向上させ、複雑な生物学的サンプルでの正確な同定を42%増加させる実績を持っています。また、低濃度条件下でも頑健であり、豊富なスペクトル埋め込みを生成します。これにより、最小限の下流データから直接生物学的解釈を可能にし、さまざまな応用において疾患状態の識別や臨床結果の予測が実現されます。このモデルは、質量分析データから生物学的情報を引き出す新たな手段を提供し、今後の研究において重要な役割を果たすでしょう。