薬物標的相互作用予測は創薬分野において、副作用の同定やドラッグリポジショニングなど重要な役割を持っている。予測の際に用いられる薬剤データベースを作成する際には自動で論文から知識を発見できることが望まれる。これは生物医学論文の数が膨大であるからである。本研究では生物医学論文から薬物標的相互作用を自動抽出するために大規模言語モデルを活用した手法を提案した。LoRAを用いて教師ありファインチューニングを行い学習を進めた。先行研究に比べ汎化性能、抽出性能ともに向上する結果が得られた。しかし、依然として作成したモデルには実用上の課題も残っていることが判明している。