L’application de modèles linguistiques à grande échelle dans la recherche et le développement de médicaments est en constante expansion. Dans le passé, il y avait des goulots d'étranglement techniques dans l'application du langage naturel à l'optimisation moléculaire, mais l'émergence du modèle DrugAssist offre une nouvelle solution à ce problème. Le modèle DrugAssist permet une interaction en temps réel entre le langage naturel et les humains pendant le processus de développement de médicaments, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la commodité de l'optimisation moléculaire. Ses performances de transférabilité dans l’optimisation d’un seul attribut et les scénarios sans échantillon et avec quelques échantillons sont particulièrement remarquables, apportant des changements innovants dans le domaine de la découverte de médicaments.
Ces dernières années, les grands modèles linguistiques ont fait des progrès significatifs dans le domaine du traitement du langage, mais des défis subsistent en matière d’optimisation moléculaire pour la découverte de médicaments. Cependant, les chercheurs ont réussi à obtenir une interaction en temps réel entre le langage naturel et les humains au cours du processus d'optimisation moléculaire grâce au développement et à l'application du modèle DrugAssist. Le modèle fonctionne bien en optimisation à attribut unique et présente une excellente transférabilité dans des échantillons nuls et peu nombreux. exemples de scénarios, offrant la possibilité d’une interaction en temps réel et d’une optimisation itérative pour la découverte de médicaments.
L'application réussie du modèle DrugAssist marque l'approfondissement de la technologie de l'IA dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, fournissant un soutien technique solide pour accélérer le processus de recherche et de développement de nouveaux médicaments et réduire les coûts de recherche et de développement. À l’avenir, le développement continu de technologies similaires favorisera grandement les progrès de l’industrie pharmaceutique.