Onderzoekers introduceerden PharmAgents2, een AI-systeem dat het hele proces van geneesmiddelenonderzoek moet ondersteunen, van onderzoeksbeslissingen tot het verkennen van kandidaat-moleculen. In drie studies leverde het onderzoek bevindingen op die later werden ondersteund door experimenten van menselijke onderzoekers: een nieuw scaffold voor een LpxH-remmer, actieve verbindingen voor een covalente JAK1-strategie en een voorheen onbekend bindingsdoelwit voor een bekende bioactieve molecule.
Het team introduceerde ook PharmAgents-Bench v0.1, met 121 vragen en drie taken die het volledige proces bestrijken. Volgens de auteurs scoorde PharmAgents2 bij die drie taken het hoogst op basis van door experts opgestelde beoordelingscriteria; het abstract vermeldt geen cijferscores.
Waarom het ertoe doet
Onderzoekers naar geneesmiddelen kunnen AI mogelijk gebruiken om toetsbare hypothesen op te stellen. De gerapporteerde experimentele ondersteuning komt echter uit drie studies en toont niet aan hoe breed inzetbaar het systeem is.
