論文の概要: ChatGPT-powered Conversational Drug Editing Using Retrieval and Domain Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18090v1
• Date: Mon, 29 May 2023 14:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:49:12.789182
• Title: ChatGPT-powered Conversational Drug Editing Using Retrieval and Domain Feedback
• Title（参考訳）: 検索とドメインフィードバックを用いたチャットGPTによる会話型ドラッグ編集
• Authors: Shengchao Liu, Jiongxiao Wang, Yijin Yang, Chengpeng Wang, Ling Liu, Hongyu Guo, Chaowei Xiao
• Abstract要約: ChatDrugは、対話型大言語モデル(LLM)を用いた薬物編集の体系的調査を容易にするフレームワークである。 実験によって、ChatDrugは、39の薬物編集タスクのうち33のタスクにおいて、小さな分子、ペプチド、タンパク質を含む最高のパフォーマンスに達することが実証された。 また、ChatDrugは、ドメイン固有の視点から洞察に富んだ説明を提供し、解釈可能性を高め、情報的な意思決定を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.286428000791172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in conversational large language models (LLMs), such as ChatGPT, have demonstrated remarkable promise in various domains, including drug discovery. However, existing works mainly focus on investigating the capabilities of conversational LLMs on chemical reaction and retrosynthesis. While drug editing, a critical task in the drug discovery pipeline, remains largely unexplored. To bridge this gap, we propose ChatDrug, a framework to facilitate the systematic investigation of drug editing using LLMs. ChatDrug jointly leverages a prompt module, a retrieval and domain feedback (ReDF) module, and a conversation module to streamline effective drug editing. We empirically show that ChatDrug reaches the best performance on 33 out of 39 drug editing tasks, encompassing small molecules, peptides, and proteins. We further demonstrate, through 10 case studies, that ChatDrug can successfully identify the key substructures (e.g., the molecule functional groups, peptide motifs, and protein structures) for manipulation, generating diverse and valid suggestions for drug editing. Promisingly, we also show that ChatDrug can offer insightful explanations from a domain-specific perspective, enhancing interpretability and enabling informed decision-making. This research sheds light on the potential of ChatGPT and conversational LLMs for drug editing. It paves the way for a more efficient and collaborative drug discovery pipeline, contributing to the advancement of pharmaceutical research and development.
• Abstract（参考訳）: chatgptのような会話型大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、薬物発見を含む様々な領域で顕著な期待を示している。 しかし、既存の研究は主に化学反応とレトロ合成における会話型LDMの能力の研究に重点を置いている。 創薬パイプラインにおける重要なタスクである薬物編集は、ほとんど未調査のままである。 このギャップを埋めるため,LSMを用いた薬物編集の体系的調査を容易にするフレームワークChatDrugを提案する。 ChatDrugは、プロンプトモジュール、検索およびドメインフィードバック(ReDF)モジュール、会話モジュールを併用して、効果的なドラッグ編集を効率化する。 実験により,小分子,ペプチド,タンパク質を包含する39項目中33項目において,chatdrugが最高の性能を示した。 さらに10例のケーススタディを通じて,chatdrugは,分子機能群,ペプチドモチーフ,タンパク質構造などの重要なサブ構造を識別して操作し,薬物編集のための多様な有効な提案を生成できることを実証した。 また、ChatDrugは、ドメイン固有の視点から洞察に富んだ説明を提供し、解釈可能性を高め、情報的な意思決定を可能にすることを示す。 この研究は、薬物編集のためのChatGPTと会話型LLMの可能性に光を当てている。 より効率的で協力的な薬物発見パイプラインへの道を開き、製薬研究と開発の発展に貢献した。

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