論文の概要: LIDDIA: Language-based Intelligent Drug Discovery Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13959v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 18:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:10.070413
• Title: LIDDIA: Language-based Intelligent Drug Discovery Agent
• Title（参考訳）: LIDDIA: 言語に基づくインテリジェントドラッグ発見エージェント
• Authors: Reza Averly, Frazier N. Baker, Xia Ning,
• Abstract要約: LIDDiAは、サイリコの薬物発見過程をインテリジェントにナビゲートできる自律エージェントである。 臨床的に関係のある30の標的の70%以上において、重要な医薬品基準を満たす分子を生成することができる。 がんにとって重要な標的であるEGFR上で、有望な新しい薬物候補を特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5325390073522079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Drug discovery is a long, expensive, and complex process, relying heavily on human medicinal chemists, who can spend years searching the vast space of potential therapies. Recent advances in artificial intelligence for chemistry have sought to expedite individual drug discovery tasks; however, there remains a critical need for an intelligent agent that can navigate the drug discovery process. Towards this end, we introduce LIDDiA, an autonomous agent capable of intelligently navigating the drug discovery process in silico. By leveraging the reasoning capabilities of large language models, LIDDiA serves as a low-cost and highly-adaptable tool for autonomous drug discovery. We comprehensively examine LIDDiA, demonstrating that (1) it can generate molecules meeting key pharmaceutical criteria on over 70% of 30 clinically relevant targets, (2) it intelligently balances exploration and exploitation in the chemical space, and (3) it can identify promising novel drug candidates on EGFR, a critical target for cancers.
• Abstract（参考訳）: 医薬品の発見は長くて高価で複雑なプロセスであり、ヒトの薬剤師に大きく依存している。 化学のための人工知能の最近の進歩は、個々の薬物発見タスクを迅速化しようとしているが、薬物発見プロセスをナビゲートできるインテリジェントエージェントは、依然として重要な必要性である。 そこで本研究では,サイリコの薬物発見過程をインテリジェントにナビゲートする自律エージェントであるLIDDiAを紹介する。 大規模言語モデルの推論能力を活用することで、LIDDiAは、自律的な薬物発見のための低コストで高度に適応可能なツールとして機能する。 LIDDiAを包括的に検討し,(1)臨床的に関係のある30の標的の70%以上の重要な薬剤基準を満たす分子を生成すること,(2)化学領域における探索と利用のインテリジェントなバランスをとること,(3)癌にとって重要な標的であるEGFR上で有望な新規薬物候補を同定できること,などを実証した。

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