利用大型语言模型来设计抗生素的设计
Changge Guan1,2,3,4,5, Fabiano C Fernandes6,7,5, Octavio L Franco6,8
1Machine Biology Group, Departments of Psychiatry and Microbiology, Institute for Biomedical Informatics, Institute for Translational Medicine and Therapeutics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
概括
大型语言模型 (LLM) 正在彻底改变抗生素的发现,特别是对于分子. 本综述详细介绍了它们在设计新型抗生素和相关挑战中的作用.
科学领域:
- 人工智能在药物发现中的作用
- 计算化学和生物学计算化学和生物学
- 分子设计和优化
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 在各种科学领域都产生了重大影响.
- 在复杂的任务中,LLM利用先进的神经网络和庞大的数据集来完成复杂的任务.
- 它们的应用正在扩展到生物学和化学等专业领域.
研究的目的:
- 审查LLM在新型抗生素的发现和设计中的应用.
- 特别关注LLM在设计基于的抗生素中的作用.
- 突出这一领域的关键进展和持续挑战.
主要方法:
- 关于在药物发现中LLM应用的当前文献的综述.
- 分析分子生成和优化中的LLM能力.
- 专注于涉及使用LLMs的抗生素设计的案例研究.
主要成果:
- 在加速抗生素发现管道方面,LLM显示出相当大的前景.
- 具有抗微生物特性的分子的LLM驱动设计的成功例子.
- 确定LLM业绩需要进一步提升的关键领域.
结论:
- LLM是设计和优化分子的强大工具,包括潜在的抗生素.
- 在抗生素发现,特别是的LLMs的应用是一个快速进步的领域.
- 克服数据集成和模型可解释性方面的挑战对于未来的成功至关重要.
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