DrugMCTS用于药物重定位

研究团队提出DrugMCTS，将检索增强生成、多智能体协作与蒙特卡洛树搜索结合，用于药物重定位。框架设置五个专职智能体，分别检索并分析分子和蛋白质信息，以支持结构化、迭代式推理。 论文称，在DrugBank和KIBA数据集上的实验显示，该框架相较通用大语言模型和深度学习基线具有更高的召回率与稳健性；目前证据限于所报告的数据集实验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。