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Open Targets
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LLM智能体利用遗传算法进行科学假说发现
研究人员开发了HypoEvolve，一个利用遗传算法协调专业化的大型语言模型（LLM）智能体以发现科学假说的新框架。该系统显式地管理假说种群，允许通过批评和比较进行连续更新和修订。HypoEvolve在34种癌症类型的药物再利用方面表现出优越性能，在生物学论断方面得分高于六种基线方法。
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研究发现遗传证据与药物批准率密切相关
一项对 26,278 个靶点-疾病对进行的新的观察性分析发现，与没有遗传关联的药物靶点相比，具有遗传关联的药物靶点的批准率显著更高。该研究利用了 Open Targets 和 ChEMBL 的数据，表明遗传相关靶点的批准率高出 3.25 倍。虽然文献挖掘占了分类器性能的大部分，这可能表明存在来自批准后出版物的潜在时间泄露，但其他证据类型仍然保留了基线信号。该研究还确定了 1,433 个遗传支持的 Phase 1/2 对，可作为生成假设…