論文の概要: DrugAssist: A Large Language Model for Molecule Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10334v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 10:46:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-28 16:23:30.688386
- Title: DrugAssist: A Large Language Model for Molecule Optimization
- Title（参考訳）: DrugAssist: 分子最適化のための大規模言語モデル
- Authors: Geyan Ye, Xibao Cai, Houtim Lai, Xing Wang, Junhong Huang, Longyue
Wang, Wei Liu, Xiangxiang Zeng
- Abstract要約: DrugAssistは、人間と機械の対話を通じて最適化を行う対話型分子最適化モデルである。
DrugAssistは、単一および複数プロパティの最適化において、主要な結果を得た。
分子最適化タスクの微調整言語モデルのための,MomoOpt-Instructionsと呼ばれる大規模命令ベースデータセットを公開している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.95488215594247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recently, the impressive performance of large language models (LLMs) on a
wide range of tasks has attracted an increasing number of attempts to apply
LLMs in drug discovery. However, molecule optimization, a critical task in the
drug discovery pipeline, is currently an area that has seen little involvement
from LLMs. Most of existing approaches focus solely on capturing the underlying
patterns in chemical structures provided by the data, without taking advantage
of expert feedback. These non-interactive approaches overlook the fact that the
drug discovery process is actually one that requires the integration of expert
experience and iterative refinement. To address this gap, we propose
DrugAssist, an interactive molecule optimization model which performs
optimization through human-machine dialogue by leveraging LLM's strong
interactivity and generalizability. DrugAssist has achieved leading results in
both single and multiple property optimization, simultaneously showcasing
immense potential in transferability and iterative optimization. In addition,
we publicly release a large instruction-based dataset called
MolOpt-Instructions for fine-tuning language models on molecule optimization
tasks. We have made our code and data publicly available at
https://github.com/blazerye/DrugAssist, which we hope to pave the way for
future research in LLMs' application for drug discovery.
- Abstract（参考訳）: 近年,多種多様なタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の印象的な性能は,薬物発見にLLMを適用しようとする試みが増えている。
しかしながら、分子最適化は、薬物発見パイプラインにおいて重要な課題であり、現在、LSMにはほとんど関与していない領域である。
既存のアプローチのほとんどは、専門家のフィードバックを生かさずに、データによって提供される化学構造の基本パターンのみを捉えることに重点を置いている。
これらの非相互作用的なアプローチは、薬物発見プロセスが専門家の経験と反復的改善の統合を必要とするものであるという事実を見落としている。
このギャップに対処するために,LSMの強い相互作用性と一般化性を活用し,人間と機械の対話を通して最適化を行う対話型分子最適化モデルであるDragonAssistを提案する。
DrugAssistは、単一および複数プロパティの最適化において主要な成果を上げ、同時にトランスファービリティと反復最適化の潜在的な可能性を示している。
さらに,分子最適化タスクの微調整言語モデルに対して,MomoOpt-Instructionsと呼ばれる大規模な命令ベースデータセットを公開している。
我々のコードとデータはhttps://github.com/blazerye/DrugAssistで公開されています。
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