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LLM-引导的检索提高了分子扰动预测的准确性

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。