Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

PharmAgents: Building a Virtual Pharma with Large Language Model Agents

Created by
  • Haebom

저자

Bowen Gao, Yanwen Huang, Yiqiao Liu, Wenxuan Xie, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Yanyan Lan

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다중 에이전트 협업 시스템인 PharmAgents를 소개한다. PharmAgents는 약물 발견 워크플로우 전반(표적 발견부터 전임상 평가까지)을 시뮬레이션하여 잠재적 치료 표적을 식별하고, 유망한 선도 화합물을 발견하며, 결합 친화력 및 주요 분자 특성을 향상시키고, 독성 및 합성 가능성에 대한 in silico 분석을 수행한다. 설명 가능한 LLM 기반 에이전트와 특수 머신러닝 모델 및 계산 도구를 통합하여 구축되었으며, 구조화된 지식 교환 및 자동화된 최적화를 통해 약물 설계를 개선한다. 이는 자율적이고, 설명 가능하며, 확장 가능한 제약 연구를 위한 새로운 패러다임을 제시하며, 향후 포괄적인 약물 수명주기 관리를 위한 확장이 가능하다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
LLM 기반 다중 에이전트 시스템을 활용한 약물 발견 과정의 혁신적인 자동화 및 가속화 가능성 제시.
◦
설명 가능한 AI 시스템을 통한 약물 발견 과정의 투명성 향상.
◦
전통적인 약물 개발 과정의 복잡성과 자원 집약성 문제 해결에 대한 새로운 접근법 제시.
◦
약물 발견 과정의 효율성 증대 및 개발 시간 단축.
◦
미래 지향적인 포괄적 약물 수명주기 관리 시스템으로의 확장 가능성.
•
한계점:
◦
PharmAgents의 실제 약물 개발 성공 사례 및 검증 부족.
◦
LLM 기반 모델의 한계로 인한 예측 정확도 및 신뢰성 문제 발생 가능성.
◦
복잡한 생물학적 과정에 대한 완벽한 모사의 어려움.
◦
데이터 편향 및 모델의 일반화 성능 저하 가능성.
◦
윤리적, 법적 문제 및 규제 준수에 대한 고려 필요.
👍
Made with Slashpage