論文の概要: Rhizome OS-1: Rhizome's Semi-Autonomous Operating System for Small Molecule Drug Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07512v2
- Date: Fri, 10 Apr 2026 23:13:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 14:47:45.708393
- Title: Rhizome OS-1: Rhizome's Semi-Autonomous Operating System for Small Molecule Drug Discovery
- Title（参考訳）: Rhizome OS-1:小型分子ドラッグ発見のためのRhizomeの半自動オペレーティングシステム
- Authors: Yiwen Wang, Gregory Sinenka, Xhuliano Brace,
- Abstract要約: Rhizome OS-1は、小さな分子の薬物発見のための半自動オペレーティングシステムである。
エージェントは、計算化学者、医薬化学者、特許エージェントとして機能する。
システムは分子グラフに直接新しい化学物質を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.067971847473898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present Rhizome OS-1, a semi-autonomous operating system for small molecule drug discovery in which multi-modal AI agents operate as a full multidisciplinary discovery team. These agents function as computational chemists, medicinal chemists, and patent agents: they write and execute analysis code (fingerprint clustering, R-group decomposition, substructure search), visually triage molecular grids using vision capabilities, formulate explicit medicinal chemistry hypotheses across three strategy tiers, assess patent freedom-to-operate, and dynamically adapt generation strategies based on empirical screening feedback. Powered by r1 - a 246M-parameter graph diffusion model trained on 800 million molecular graphs - the system generates novel chemical matter directly on molecular graphs using fragment masking, scaffold decoration, linker design, and graph editing primitives. In two oncology campaigns (BCL6 BTB domain and EZH2 SET domain), the agent team executed 26 seeds and produced 5,231 novel molecules. Across both targets, 91.9% of generated Murcko scaffolds are absent from ChEMBL, with median Tanimoto similarity of 0.56-0.69 to the nearest known active. Boltz-2 binding affinity predictions, calibrated against ChEMBL data, achieved Spearman correlations of -0.53 to -0.64 and ROC AUC values of 0.88-0.93. These results demonstrate that semi-autonomous agent systems, equipped with graph-native generative tools and physics-informed scoring, enable a new paradigm for early-stage drug discovery: scaled, rapid, and adaptive inverse design with embedded medicinal chemistry reasoning.
- Abstract（参考訳）: 我々は,マルチモーダルAIエージェントが完全多分野発見チームとして機能する,小分子創薬のための半自律オペレーティングシステムであるRhizome OS-1を提案する。
これらのエージェントは、分析コード(指紋クラスタリング、Rグループ分解、サブストラクチャサーチ)を書いて実行し、視覚能力を用いた分子グリッドを視覚的にトリアージし、3つの戦略階層にわたる明示的な薬理化学仮説を定式化し、特許の自由と操作性を評価し、経験的スクリーニングフィードバックに基づいて動的に生成戦略を適応させる。
r1は8億の分子グラフに基づいてトレーニングされた246Mパラメータグラフ拡散モデルで、フラグメントマスキング、足場装飾、リンカーデザイン、グラフ編集プリミティブを使用して、分子グラフに直接新しい化学物質を生成する。
2つの腫瘍学キャンペーン(BCL6 BTBドメインとEZH2 SETドメイン)において、エージェントチームは26個の種子を実行し、5,231個の新規分子を生産した。
どちらの目標においても、生成したMurckoの足場の91.9%がChEMBLから欠落しており、Tanimotoの中央値は0.56-0.69である。
ボルツ2結合親和性予測は、ChEMBLデータに対して校正され、-0.53から-0.64のスピアマン相関とROC AUCの0.88-0.93の値を得た。
これらの結果は、グラフネイティブな生成ツールと物理インフォームドスコアを備えた半自律エージェントシステムにより、拡張、迅速、適応的な逆設計と組込み医薬化学推論という、初期段階の薬物発見の新たなパラダイムが実現できることを実証している。
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