Assay2Mol은 대규모 언어 모델 기반 워크플로우로, 생화학적 스크리닝 분석의 방대한 기존 데이터를 활용하여 초기 단계 신약 발견을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 표적과 유사한 표적에 관여하는 분석 기록을 검색하고, 검색된 분석 스크리닝 데이터를 사용하여 문맥 내 학습을 통해 후보 분자를 생성합니다. 비정형 텍스트 형태의 생물학적 메커니즘, 실험 스크리닝 프로토콜 등의 정보를 활용하여, 단순히 표적 단백질 구조만을 사용하는 기존 머신러닝 방식보다 성능이 우수하며, 합성 가능성이 높은 분자 생성을 촉진합니다.
