Google Antigravity로 화학정보학 에이전트 구축
지금까지의 흐름
Google Antigravity에 새로운 Cheminformatics Skills를 도입하면 에이전트가 폐암 치료제의 실제 사례를 바탕으로 수천 개의 화합물을 검색하고, 매치드 분자 쌍 분석을 수행해 합성 경로가 포함된 새로운 강직화 매크로사이클을 약 1시간 만에 제안할 수 있다고 한다. 분자 계산은 RDKit 등 결정론적 도구가 담당하며, 언어 모델은 워크플로 전체를 총괄하고 ChEMBL, PubChem 등 데이터베이스 탐색을 맡는다. 매크로사이클인 lorlatinib은 회전 가능한 결합이 적고 효력이 높은 경향이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다.
Google DeepMind Blog 발췌
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- Google DeepMind BlogGoogle Antigravity를 활용한 에이전트형 케모인포매틱스
Google Antigravity에 새로운 Cheminformatics Skills를 도입하면 에이전트가 폐암 치료제의 실제 사례를 바탕으로 수천 개의 화합물을 검색하고, 매치드 분자 쌍 분석을 수행해 합성 경로가 포함된 새로운 강직화 매크로사이클을 약 1시간 만에 제안할 수 있다고 한다. 분자 계산은 RDKit 등 결정론적 도구가 담당하며, 언어 모델은 워크플로 전체를 총괄하고 ChEMBL, PubChem 등 데이터베이스 탐색을 맡는다. 매크로사이클인 lorlatinib은 회전 가능한 결합이 적고 효력이 높은 경향이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다.
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