KIBA

新的DrugMCTS框架利用LLM和多智能体系统增强药物再利用

研究人员开发了DrugMCTS，一个旨在利用大型语言模型改进药物再利用的新框架。该系统集成了检索增强生成（RAG）、多智能体协作和蒙特卡洛树搜索，以克服传统微调或RAG方法的局限性。DrugMCTS利用五个专门的智能体进行分子和蛋白质信息分析，实现了结构化推理，并在DrugBank和KIBA等数据集上取得了比现有LLM和深度学习模型更高的召回率和鲁棒性。