Die Anwendung groß angelegter Sprachmodelle in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nimmt ständig zu. In der Vergangenheit gab es technische Engpässe bei der Anwendung natürlicher Sprache auf die molekulare Optimierung, doch das Aufkommen des DrugAssist-Modells bietet eine neue Lösung für dieses Problem. Das DrugAssist-Modell ermöglicht eine Echtzeitinteraktion zwischen natürlicher Sprache und Menschen während des Arzneimittelentwicklungsprozesses und verbessert so die Effizienz und den Komfort der molekularen Optimierung erheblich. Seine Übertragbarkeitsleistung bei der Optimierung einzelner Attribute sowie bei Szenarios mit Null- und wenigen Stichproben ist besonders herausragend und bringt innovative Veränderungen auf dem Gebiet der Arzneimittelforschung mit sich.
In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle im Bereich der Sprachverarbeitung erhebliche Fortschritte gemacht, es gibt jedoch Herausforderungen bei der molekularen Optimierung für die Arzneimittelentwicklung. Durch die Entwicklung und Anwendung des DrugAssist-Modells ist es den Forschern jedoch gelungen, eine Echtzeitinteraktion zwischen natürlicher Sprache und Menschen während des molekularen Optimierungsprozesses zu erreichen. Beispielszenarien, die die Möglichkeit einer Echtzeitinteraktion und iterativen Optimierung für die Arzneimittelentwicklung bieten.
Die erfolgreiche Anwendung des DrugAssist-Modells markiert die weitere Vertiefung der KI-Technologie im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung und bietet starke technische Unterstützung für die Beschleunigung des Prozesses der Erforschung und Entwicklung neuer Arzneimittel und die Reduzierung der Forschungs- und Entwicklungskosten. In Zukunft wird die Weiterentwicklung ähnlicher Technologien den Fortschritt der Pharmaindustrie erheblich vorantreiben.