最近大型語言模型（LLMs）在藥物發現中的應用引起關注，特別是在分子優化方面。大多數現有方法未能納入專家反饋，缺乏迭代和經驗性特徵。為了解決這個問題，我們推出了DrugAssist，一個透過人機對話增強分子優化的互動模型。DrugAssist在優化多個性質上表現優異，顯示出其可轉移性和改進潛力。此外，我們還發布了'MolOpt-Instructions'數據集，以促進語言模型的微調。相關代碼和數據集可在 https://github.com/blazerye/DrugAssist 獲得，支持未來的研究。 PubMed DOI

這份報告探討了X-LoRA-Gemma大型語言模型（LLM）的應用，這是一個擁有70億參數的多代理生成式人工智慧框架，專注於分子設計。模型結合人類與AI的合作，透過雙重推理策略來優化分子互動，並使用主成分分析等技術識別目標性質。生成的候選分子顯示出預期的特性，報告預測這些AI技術將在分子工程中越來越普遍，並提供創新解決方案，同時也討論了相關的挑戰與機會。 PubMed DOI

這篇論文全面介紹大型語言模型（LLMs）在臨床藥理學和轉譯醫學中的應用。內容涵蓋LLMs的基本原則及其在藥物發現和開發各階段的潛在用途，包括靶點識別、臨床前研究和臨床試驗分析。還會強調實際應用，如醫學寫作輔助和加速定量臨床藥理學的分析流程。目的是幫助臨床藥理學家和轉譯科學家有效利用LLMs，改善研究和開發過程。 PubMed DOI

傳統藥物設計又慢又容易失敗，深度學習模型像DrugGPT雖然能產生新分子，但常常沒用。DrugGen是改良版，結合真實資料和優化技術，能產生100%有效分子，預測和多樣性都更好。測試證明它有效，還能幫助藥物再利用和新藥設計，大大提升藥物開發效率。 PubMed DOI

作者介紹 SynLlama，一款專為小分子藥物合成路徑設計的 Llama3 微調模型。它能用常見原料和穩定反應模板，規劃出實用的合成步驟。SynLlama 資料需求低，對新原料也能應用，生成類似物和 hit expansion 表現都很優秀，是藥物化學家的實用工具。 PubMed

Token-Mol 是專為藥物設計打造的新型 transformer 架構，能同時編碼分子的 2D 和 3D 資訊。它用創新損失函數提升回歸表現，在分子構象生成、性質預測和藥物分子設計上都優於傳統模型，運算速度也比 diffusion models 快很多。結合強化學習後，藥物開發成效會更好。 PubMed DOI

這篇論文提出LLM-MPP新方法，結合大型語言模型和多種分子資料（像SMILES、分子圖和文字描述），用於新藥開發。透過chain-of-thought推理、cross-attention和對比學習，有效整合多模態資訊，提升預測準確度和可解釋性。實驗結果顯示，LLM-MPP在九個資料集上表現都比現有方法更好，突破了多模態整合和可解釋性的瓶頸。 PubMed DOI

這篇研究提出GICL框架，把藥物SMILES字串的大型語言模型嵌入和分子影像結合，利用跨模態對比學習整合資訊。這種融合方式讓GICL在藥物性質預測（ADMET）上表現領先，還能提供可解釋的分析，有助於提升藥物開發效率。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥研發，能深入分析複雜生物和化學資料。這篇綜述介紹主流AI模型、分子表徵和評估方式，並說明在蛋白質交互、藥物設計等應用。雖然潛力大，但還有模型解釋性差、資料不足等挑戰。文中也建議用混合模型、資料增強、雲端運算等方法來突破，並強調跨領域合作的重要性。 PubMed DOI

這篇論文提出 LLM-DDI 模型，結合 GPT 產生的分子嵌入和圖神經網路，利用生醫知識圖譜的語意關係來預測藥物交互作用。實驗證明，LLM-DDI 在真實資料上表現比現有方法更好，對藥物開發和臨床應用很有幫助。 PubMed DOI