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从头药物设计是药理学中的关键问题，也是人工智能用于科学研究的一个新领域。该领域的核心挑战是在生成具有特定属性的分子的同时，还能产生广泛而多样化的候选分子。尽管 Transformer 模型和强化学习等先进技术已应用于药物设计，但它们的潜力尚未充分发挥。因此，我们提出了 MolRL-MGPT，一种具有多个 GPT 代理的强化学习算法，用于生成药物分子。为了促进分子多样性，我们鼓励代理协作寻找不同方向的理想分子。我们的算法在 GuacaMol 基准上显示出了良好的结果，并在设计针对 SARS-CoV-2 蛋白靶标的抑制剂方面表现出功效。代码可在以下位置获得：https://github.com/HXYfighter/ MolRL-MGPT 。
使用多个 GPT 代理进行强化学习的从头药物设计
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