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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 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 다중 에이전트 협업 시스템인 PharmAgents를 소개한다. PharmAgents는 표적 발견부터 전임상 평가까지의 전체 신약 개발 워크플로우를 시뮬레이션하여, 설명 가능한 LLM 기반 에이전트와 머신러닝 모델, 컴퓨팅 도구를 통합한다. 구조화된 지식 교환 및 자동화된 최적화를 통해 잠재적 치료 표적을 식별하고, 유망한 선도 화합물을 발견하며, 결합 친화력 및 주요 분자적 특성을 향상시키고, 독성 및 합성 가능성에 대한 in silico 분석을 수행한다. 또한, 해석 가능성, 에이전트 상호 작용 및 자기 진화를 지원하여 이전 경험을 바탕으로 향후 약물 설계를 개선한다. 이는 LLM 기반 다중 에이전트 시스템이 신약 개발에 적용될 수 있는 새로운 패러다임을 제시하며, 향후 포괄적인 약물 수명 주기 관리로 확장될 가능성을 보여준다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 다중 에이전트 시스템을 활용한 신약 개발의 새로운 패러다임 제시
신약 개발 과정의 효율성 및 속도 향상 가능성
설명 가능한 AI 시스템을 통한 신약 개발 과정의 투명성 증대
자동화된 최적화를 통한 자원 절약 및 시간 단축
in silico 분석을 통한 전임상 단계의 효율적인 평가
한계점:
현재는 in silico 분석에 국한, 실제 실험 검증 필요
LLM의 성능 및 데이터 의존성에 따른 결과의 신뢰도 문제
다양한 약물 및 질병에 대한 일반화 가능성 검증 필요
시스템의 복잡성 및 유지보수에 대한 고려 필요
윤리적, 법적 문제에 대한 추가적인 논의 필요
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