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Ergebnisse für “Wirkstoffentwicklung”
Forschung

<p>Agentische Systeme für die Wirkstoffentwicklung: Wo sie noch hinken</p> <p>In einer aktuellen Studie wurden sechs führende Agentic‑Frameworks systematisch auf ihre Leistungsfähigkeit in der Wirkstoffentwicklung geprüft. Dabei wurden 15 Aufgabenklassen aus den Bereichen Peptidtherapeutika, in‑vivo‑Pharmakologie und ressourcenbeschränkten Szenarien herangezogen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Systeme noch erhebliche Lücken aufweisen.</p> <p>Zu den wichtigsten Schwachstellen zählen: (1) fehlende Unterstütz
arXiv – cs.AI
Forschung

LLMs revolutionieren strukturbasierte Wirkstoffentwicklung mit ELILLM Large Language Models (LLMs) zeigen bereits beeindruckende Fähigkeiten in Darstellung und Logik, doch ihre Anwendung in der strukturbasierten Wirkstoffentwicklung (SBDD) bleibt bislang durch mangelndes Verständnis von Proteinstrukturen und unvorhersehbare Molekülgenerierung eingeschränkt. Mit dem neuen Ansatz ELILLM – Exploration-Augmented Latent Inference for LLMs – wird dieses Hindernis adressiert. ELILLM interpretiert den Generieru
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Neues Framework CaMol verbessert Molekülvorhersagen bei wenigen Daten</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des Graph-Lernens präsentiert CaMol, ein innovatives System zur Vorhersage von Molekülmerkmalen, das besonders in Szenarien mit sehr wenigen gelabelten Daten glänzt. Die Autoren betonen, dass die Vorhersage von chemischen Eigenschaften – ein zentrales Element in der Wirkstoffentwicklung und der Proteinstrukturvorhersage – bislang stark von der Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze abh
arXiv – cs.LG