PharmAgents: Building a Virtual Pharma with Large Language Model Agents

要約

新規の小分子薬の発見は、疾患の治療と人間の健康の進歩に広範囲に及ぶ意味を持つ重要な科学的課題のままです。
従来の医薬品開発、特に小分子治療の場合、学際的なコラボレーションを必要とする非常に複雑で、リソース集約的で時間のかかるプロセスです。
人工知能（AI）の最近のブレークスルー、特に大規模な言語モデル（LLMS）の台頭は、このプロセスを合理化および加速する変革的な機会を提示します。
このホワイトペーパーでは、LLMベースのマルチエージェントコラボレーションによって駆動される仮想医薬品の生態系であるPharmagentsを紹介します。
Pharmagentsは、ターゲット発見から前臨床評価までの完全な創薬ワークフローをシミュレートします。特殊な機械学習モデルと計算ツールを備えた説明可能なLLM駆動型エージェントを統合することにより。
構造化された知識交換と自動化された最適化を通じて、薬剤は潜在的な治療標的を特定し、有望なリード化合物を発見し、結合親和性と主要な分子特性を強化し、毒性と合成の実現可能性のsilico分析を実行します。
さらに、システムは解釈可能性、エージェントの相互作用、および自己進化をサポートし、以前の経験に基づいて将来の薬物設計を改良できるようにします。
薬物発見におけるLLM駆動のマルチエージェントシステムの可能性を紹介することにより、この研究は、包括的な薬物ライフサイクル管理に向けた将来の拡張を伴う、自律的で説明可能な、スケーラブルな医薬品研究のための新しいパラダイムを確立します。

要約(オリジナル)

The discovery of novel small molecule drugs remains a critical scientific challenge with far-reaching implications for treating diseases and advancing human health. Traditional drug development–especially for small molecule therapeutics–is a highly complex, resource-intensive, and time-consuming process that requires multidisciplinary collaboration. Recent breakthroughs in artificial intelligence (AI), particularly the rise of large language models (LLMs), present a transformative opportunity to streamline and accelerate this process. In this paper, we introduce PharmAgents, a virtual pharmaceutical ecosystem driven by LLM-based multi-agent collaboration. PharmAgents simulates the full drug discovery workflow–from target discovery to preclinical evaluation–by integrating explainable, LLM-driven agents equipped with specialized machine learning models and computational tools. Through structured knowledge exchange and automated optimization, PharmAgents identifies potential therapeutic targets, discovers promising lead compounds, enhances binding affinity and key molecular properties, and performs in silico analyses of toxicity and synthetic feasibility. Additionally, the system supports interpretability, agent interaction, and self-evolvement, enabling it to refine future drug designs based on prior experience. By showcasing the potential of LLM-powered multi-agent systems in drug discovery, this work establishes a new paradigm for autonomous, explainable, and scalable pharmaceutical research, with future extensions toward comprehensive drug lifecycle management.

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