論文の概要: Intelligent System for Automated Molecular Patent Infringement Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07819v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 12:14:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:47.549147
• Title: Intelligent System for Automated Molecular Patent Infringement Assessment
• Title（参考訳）: 自動分子特許侵害評価のためのインテリジェントシステム
• Authors: Yaorui Shi, Sihang Li, Taiyan Zhang, Xi Fang, Jiankun Wang, Zhiyuan Liu, Guojiang Zhao, Zhengdan Zhu, Zhifeng Gao, Renxin Zhong, Linfeng Zhang, Guolin Ke, Weinan E, Hengxing Cai, Xiang Wang,
• Abstract要約: PatentFinderは、新しく設計された分子が既存の特許を侵害するかどうかを評価する新しいツール強化フレームワークである。 サブタスクの分解に適したモデルベースのツールとモデルベースのツールが組み込まれている。 PatentFinderは、大規模な言語モデルのみに依存するベースラインアプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.48937966447085
• License:
• Abstract: Automated drug discovery offers significant potential for accelerating the development of novel therapeutics by substituting labor-intensive human workflows with machine-driven processes. However, a critical bottleneck persists in the inability of current automated frameworks to assess whether newly designed molecules infringe upon existing patents, posing significant legal and financial risks. We introduce PatentFinder, a novel tool-enhanced and multi-agent framework that accurately and comprehensively evaluates small molecules for patent infringement. It incorporates both heuristic and model-based tools tailored for decomposed subtasks, featuring: MarkushParser, which is capable of optical chemical structure recognition of molecular and Markush structures, and MarkushMatcher, which enhances large language models' ability to extract substituent groups from molecules accurately. On our benchmark dataset MolPatent-240, PatentFinder outperforms baseline approaches that rely solely on large language models, demonstrating a 13.8\% increase in F1-score and a 12\% rise in accuracy. Experimental results demonstrate that PatentFinder mitigates label bias to produce balanced predictions and autonomously generates detailed, interpretable patent infringement reports. This work not only addresses a pivotal challenge in automated drug discovery but also demonstrates the potential of decomposing complex scientific tasks into manageable subtasks for specialized, tool-augmented agents.
• Abstract（参考訳）: 自動化された薬物発見は、労働集約的な人間のワークフローを機械駆動のプロセスに置き換えることで、新しい治療法の開発を加速する大きな可能性を秘めている。 しかし、重要なボトルネックは、新しい設計された分子が既存の特許を侵害するかどうかを評価するための現在の自動化されたフレームワークが存在しないことであり、重大な法的および財政的なリスクが生じる。 本稿では,特許侵害のための小分子を正確にかつ包括的に評価する新しいツール強化マルチエージェントフレームワークであるPatentFinderを紹介する。 分子とマルコシュ構造の光学化学構造認識が可能なMarkushParserと、分子から置換基を正確に抽出する大規模言語モデルの能力を高めるMarkushMatcherが特徴である。 ベンチマークデータセットのMolPatent-240では、大規模な言語モデルのみに依存するベースラインアプローチのパフォーマンスが向上し、F1スコアの13.8倍、精度の12.%が向上した。 実験結果から,PatentFinderはラベルバイアスを緩和し,バランスの取れた予測を生成し,詳細な解釈可能な特許侵害報告を自律的に生成することを示した。 この研究は、自動薬物発見における重要な課題に対処するだけでなく、複雑な科学的タスクを専門のツール強化されたエージェントのための管理可能なサブタスクに分解する可能性も示している。

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