LIDDIA: Language-based Intelligent Drug Discovery Agent

要約

創薬は長く、高価で複雑なプロセスであり、潜在的な治療の広大な空間を検索するために何年も費やすことができるヒトの薬化学者に大きく依存しています。
化学のための人工知能の最近の進歩は、個々の創薬タスクを促進しようとしています。
ただし、創薬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には、重要な必要性が残っています。
この目的に向かって、シリコでの創薬プロセスをインテリジェントにナビゲートできる自律剤であるリディアを紹介します。
リディアは、大規模な言語モデルの推論能力を活用することにより、自律的な創薬のための低コストで高度に適応性のあるツールとして機能します。
リディアを包括的に調べて、（1）30の臨床的に関連するターゲットの70％以上で重要な医薬品基準を満たす分子を生成できることを示しています。
癌の重要な標的であるEGFRの新しい薬物候補。

要約(オリジナル)

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.

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