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A client-enhanced language model for interactive compound optimization guided by explainable artificial intelligence
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AI
DOI：10.1016/j.ailsci.2026.100154.png)
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摘要
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化合物优化在药物化学中至关重要。我们介绍了一种新的机器学习框架，用于迭代化学优化，该框架整合了化合物效力预测、预测解释和生成建模，并适用于单个化合物。该方法识别活性化合物中限制其效力的取代基，并迭代地将这些取代基替换为支持效力增加的其他取代基。在概念验证计算中，该策略有效优化了化合物效力。此外，该优化框架通过与大型语言模型结合模型概念协议，生成一个用于交互式优化的AI代理系统。该系统被证明能够根据简单的提示成功执行日益复杂的优化任务，无需额外的微调。这种交互式计算优化方法可供非专家使用，并预计将对实用药物化学特别感兴趣。
Keyword:
Explainable AI
Molecular design
Compound optimization
SAR matrix
Language models
Model concept protocol
AI agents
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
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IF:
5.4
论文数:
26
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365
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引用论文
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