# 虚拟生物技术公司

该工作提出“Virtual Biotech”——一个仿照药物开发公司组织架构、由AI智能体组成并覆盖靶点发现、安全性评估、模态选择与临床开发等部门的多智能体系统，并在三个药物开发决策点上展示其用途：由超过37,000个智能体对55,984项试验的结果进行标注，发现靶向细胞类型特异性基因的药物上市可能性高48%、不良事件少32%；整合多模态证据提出一项肺癌治疗策略；以及分析一项已终止的溃疡性结肠炎试验并推断其潜在失败机制。

该工作提出“Virtual Biotech”——一个仿照药物开发公司组织架构、由AI智能体组成并覆盖靶点发现、安全性评估、模态选择与临床开发等部门的多智能体系统，并在三个药物开发决策点上展示其用途：由超过37,000个智能体对55,984项试验的结果进行标注，发现靶向细胞类型特异性基因的药物上市可能性高48%、不良事件少32%；整合多模态证据提出一项肺癌治疗策略；以及分析一项已终止的溃疡性结肠炎试验并推断其潜在失败机制。

该研究开发了RepurAgent——一个由监督智能体与规划智能体协调研究、预测、数据、报告四个子智能体、并采用人在回路设计、情景记忆与检索增强生成的分层多智能体系统，在急性髓系白血病、回顾性COVID-19抗病毒筛选和多种硫酸酯酶缺乏症三个场景中验证其可贯穿药物重定位生命周期，分别获得专家盲评认为比普通LLM基线更具新颖性与机制可信度的候选、在无预设阈值下对化合物排序达到最高0.99的AUC-ROC并标记出人工复核遗漏的混杂因素、以及从5000个化合物中优先选出81个高置信候选并获得领域专家佐证。

该研究开发了RepurAgent——一个由监督智能体与规划智能体协调研究、预测、数据、报告四个子智能体、并采用人在回路设计、情景记忆与检索增强生成的分层多智能体系统，在急性髓系白血病、回顾性COVID-19抗病毒筛选和多种硫酸酯酶缺乏症三个场景中验证其可贯穿药物重定位生命周期，分别获得专家盲评认为比普通LLM基线更具新颖性与机制可信度的候选、在无预设阈值下对化合物排序达到最高0.99的AUC-ROC并标记出人工复核遗漏的混杂因素、以及从5000个化合物中优先选出81个高置信候选并获得领域专家佐证。