論文の概要: DrugAgent: Automating AI-aided Drug Discovery Programming through LLM Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15692v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 10:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:48:49.385451
• Title: DrugAgent: Automating AI-aided Drug Discovery Programming through LLM Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: ドラッグエージェント: LLMマルチエージェントコラボレーションによるAI支援ドラッグディスカバリプログラミングの自動化
• Authors: Sizhe Liu, Yizhou Lu, Siyu Chen, Xiyang Hu, Jieyu Zhao, Yingzhou Lu, Yue Zhao,
• Abstract要約: DrugAgentは、薬物発見タスクのための機械学習(ML)プログラミングを自動化するマルチエージェントフレームワークである。 以上の結果から,DragonAgentは最上位のベースラインを一貫して上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.65716292347949
• License:
• Abstract: Recent progress in Large Language Models (LLMs) has drawn attention to their potential for accelerating drug discovery. However, a central problem remains: translating theoretical ideas into robust implementations in the highly specialized context of pharmaceutical research. This limitation prevents practitioners from making full use of the latest AI developments in drug discovery. To address this challenge, we introduce DrugAgent, a multi-agent framework that automates machine learning (ML) programming for drug discovery tasks. DrugAgent employs an LLM Planner that formulates high-level ideas and an LLM Instructor that identifies and integrates domain knowledge when implementing those ideas. We present case studies on three representative drug discovery tasks. Our results show that DrugAgent consistently outperforms leading baselines, including a relative improvement of 4.92% in ROC-AUC compared to ReAct for drug-target interaction (DTI). DrugAgent is publicly available at https://anonymous.4open.science/r/drugagent-5C42/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、薬物発見を加速させる可能性に注意を向けている。 しかし、その中心的な問題は、薬学研究の高度に専門化された文脈において、理論的アイデアを堅牢な実装に翻訳することである。 この制限により、実践者は薬物発見における最新のAI開発を完全に利用できなくなる。 この課題に対処するために,薬物発見タスクのための機械学習(ML)プログラムを自動化するマルチエージェントフレームワークであるDrarmAgentを紹介する。 DrugAgentは、高レベルのアイデアを定式化するLLM Plannerと、それらのアイデアを実装する際にドメイン知識を特定し統合するLLMインストラクタを使用している。 本稿では3つの代表的な薬物発見課題について事例研究を行う。 以上の結果から,薬物・標的相互作用(DTI)のReActと比較して,ROC-AUCは4.92%改善した。 DrugAgentはhttps://anonymous.4open.science/r/drugagent-5C42/で公開されている。

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