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English(EN) LLM-Guided Retrieval for Prediction of Molecular Perturbation Responses

LLM-引导的检索提高了分子扰动预测的准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为LLM-Guided Retrieval (LGR) 的新方法，用于预测分子对药物扰动的反应，这是药物发现中的关键一步。LGR利用大型语言模型来识别和排序先前研究过的相似的药物-细胞系组合。然后汇总这些已识别的反应，以预测新的、未研究过的组合的结果。与现有方法相比，该方法在不同细胞系上的准确性和泛化能力均有所提高，这表明对于零样本分子扰动预测而言，检索质量比复杂的预测模型更重要。 AI

影响 通过提高预测新药物-细胞系组合分子反应的准确性来促进药物发现。

排序理由 研究论文，详细介绍了一种新的分子扰动预测方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Betty Xiong, Jan-Christian Huetter, Gabriele Scalia, Tommaso Biancalani, Sepideh Maleki ·

    LLM-引导的分子扰动反应预测检索

    arXiv:2608.01734v1 Announce Type: new Abstract: Predicting transcriptomic responses to small-molecule perturbations across cell lines is central to drug discovery, but exhaustive profiling of drug-cell combinations is infeasible. We frame molecular perturbation prediction as retr…

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