論文の概要: DrugAgent: Multi-Agent Large Language Model-Based Reasoning for Drug-Target Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13378v4
• Date: Mon, 07 Apr 2025 19:32:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 13:04:50.588743
• Title: DrugAgent: Multi-Agent Large Language Model-Based Reasoning for Drug-Target Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・標的相互作用予測のためのマルチエージェント大規模言語モデルに基づく推論
• Authors: Yoshitaka Inoue, Tianci Song, Xinling Wang, Augustin Luna, Tianfan Fu,
• Abstract要約: DrugAgentは、薬物と薬物の相互作用を予測するためのマルチエージェントシステムである。 複数の専門的な視点と透明な推論を組み合わせる。 我々のアプローチは、予測毎に詳細な人間解釈可能な推論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.98329812378801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in large language models (LLMs) allow them to address diverse questions using human-like interfaces. Still, limitations in their training prevent them from answering accurately in scenarios that could benefit from multiple perspectives. Multi-agent systems allow the resolution of questions to enhance result consistency and reliability. While drug-target interaction (DTI) prediction is important for drug discovery, existing approaches face challenges due to complex biological systems and the lack of interpretability needed for clinical applications. DrugAgent is a multi-agent LLM system for DTI prediction that combines multiple specialized perspectives with transparent reasoning. Our system adapts and extends existing multi-agent frameworks by (1) applying coordinator-based architecture to the DTI domain, (2) integrating domain-specific data sources, including ML predictions, knowledge graphs, and literature evidence, and (3) incorporating Chain-of-Thought (CoT) and ReAct (Reason+Act) frameworks for transparent DTI reasoning. We conducted comprehensive experiments using a kinase inhibitor dataset, where our multi-agent LLM method outperformed the non-reasoning multi-agent model (GPT-4o mini) by 45% in F1 score (0.514 vs 0.355). Through ablation studies, we demonstrated the contributions of each agent, with the AI agent being the most impactful, followed by the KG agent and search agent. Most importantly, our approach provides detailed, human-interpretable reasoning for each prediction by combining evidence from multiple sources - a critical feature for biomedical applications where understanding the rationale behind predictions is essential for clinical decision-making and regulatory compliance. Code is available at https://anonymous.4open.science/r/DrugAgent-B2EA.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の進歩により、人間のようなインタフェースを使って様々な問題に対処できる。 それでも、トレーニングの制限は、複数の視点から恩恵を受ける可能性のあるシナリオにおいて、正確に答えることを妨げる。 マルチエージェントシステムでは、質問の解決によって結果の一貫性と信頼性が向上する。 薬物-標的相互作用(DTI)の予測は薬物発見に重要であるが、既存のアプローチは複雑な生物学的システムと臨床応用に必要な解釈可能性の欠如による課題に直面している。 DrugAgentはDTI予測のためのマルチエージェントLLMシステムであり、複数の専門的な視点と透明な推論を組み合わせる。 本システムは,(1)DTIドメインにコーディネータベースのアーキテクチャを適用し,(2)ML予測,知識グラフ,文献証拠を含むドメイン固有のデータソースを統合すること,(3)CAT(Chain-of-Thought)およびReAct(Reason+Act)フレームワークを透過的DTI推論に組み込むことにより,既存のマルチエージェントフレームワークを適応・拡張する。 我々は, キナーゼ阻害剤を用いた総合的な実験を行い, マルチエージェントLDM法はF1スコア(0.514 vs 0.355)の45%の非リアゾン化マルチエージェントモデル(GPT-4o mini)より優れていた。 アブレーション研究を通じて,AIエージェントが最も影響力のあるエージェント,次いでKGエージェント,検索エージェントの貢献を実証した。 より重要なことは、我々のアプローチは、複数の情報源からの証拠を組み合わせることによって、予測の詳細な人為的解釈可能な推論を提供する。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/DrugAgent-B2EAで公開されている。

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