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LLM Agent: AI 加速药物发现!Multi-Agent 创新新药研发
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转载于Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=l_OtimRlVAQ&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=20) 该视频主要探讨了如何应用多代理智能系统和深度学习模型来加速新药发现和药物再利用的过程。通过构建多个智能代理,包括机器学习代理、知识图谱代理和搜索代理,系统可以从海量生物医学数据库和文献中提取信息,预测药物与靶标的结合情况。这种多代理方法能够在大数据驱动下识别潜在的新药物组合或再利用药物,并进行模拟测试,有效缩短了药物发现的时间。视频还展示了如何结合卷积神经网络和图神经网络,以更准确地预测分子间的结合亲和力。 视频总结: 多代理系统构建:通过机器学习、知识图谱和搜索代理协同工作,从多方获取数据以支持药物发现。 药物与靶标预测:使用图神经网络和卷积神经网络,构建分子嵌入以预测药物结合的可能性。 自动化文献综述:利用搜索代理从不同数据库中获取最新的生物医学文献,支持知识积累和预测验证。 个性化医学应用前景:展示了此系统在未来精准医学和个性化治疗中的潜力。
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