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MoLRSI:用于分子发现的递归自我改进 AI 智能体

MoLRSI: A Recursive Self-Improving AI agent for Molecular Discovery

Yikun Zhang, Xiwei Cheng, Mingze Yuan, Yu Zhang, Brian Shim, Aarti Krishnan et al.

2026-11-04▲ 16arXiv 2610.39714v2Hugging Face

本页由 AI 根据论文全文生成(deepseek-flash),可能有误,请以原文为准。

一句话

MolRSI 是一个 AI agent,它将经验引导的工作流搜索与持久跨任务记忆相结合,递归改进分子发现工作流,并在抗生素筛选和 pMHC 结合体设计中得到实验验证。

要解决的问题

分子发现需要在庞大的组合空间中搜索满足相互竞争目标的候选物,例如效力、特异性、毒性、新颖性和稳定性。计算工作流结合分子表示、模型架构、训练目标和选择流程,其配置决定哪些候选物进入实验测试。AI 智能体可以自动化专家定义的协议,但论文指出,已报道研究尚未确立:当各轮活动相互隔离时,来自一次活动的经验如何改进后续问题的工作流开发。

方法

MolRSI 使用 Explore Agent 将论文、代码、工具、基准和算法转换为经过验证的可执行技能,形成资源库。它通过在工作流族和父工作流上进行经验引导的 Monte Carlo tree search 来开发候选工作流,提出修改、执行并评估它们,并更新持久记忆。Solution memory 存储工作流和开发分数;refinement memory 存储修改及其结果;execution memory 存储资源使用、错误和修复。基于任务相似度的历史迁移分数、当前任务性能和探索奖励指导族和父工作流选择。每次搜索都会更新记忆并改变有效搜索策略,在任务内和跨任务形成递归自我改进循环。该智能体在六个抗菌活性任务以及 miniprotein-binder 和 pMHC binder 设计任务上进行了评估,包括前瞻性实验筛选。

实验结果

  • 在抗生素发现中,MolRSI 工作流实现了 15.9% 的实验命中率,而此前专家主导的工作流在相同训练数据和筛选库下为 8.7%,相对提升约 82%。 §2.2
  • 实验测试发现 107 个化合物中有 17 个达到 MSSA 命中阈值 32 或更低,且 C3 和 C32 也抑制 MRSA,MIC 分别为 1 和 8。 §2.2
  • 在共享的 271 个 S. aureus 化合物留出集上,MolRSI 的 AUROC 为 0.828,对比此前预测器的 0.590;AUPRC 为 0.300,对比 0.090。 §2.2
  • MolRSI 在 14 靶点 miniprotein 基准上于两个截止点均取得最高 macro EF:1% 时为 8.01,对比次优智能体的 7.62;2% 时为 7.29,对比 6.71。 §2.3
  • 在留出的 MART-1 上,MolRSI 的 EF@1% 和 EF@2% 分别为 3.65 和 5.55;在没有先前任务经验时,同一系统在两个截止点均为 0.00,最高基线 EF@2% 为 1.85。 §2.3
  • 前瞻性筛选在 251 个可评估 MolRSI 设计中得到 5 个 MART-1 命中,在 266 个中得到 3 个 SARS-CoV-1 命中;而 Claude Science 在 288 和 267 个可评估设计中均无命中。 §2.3

局限

  • 仍需生物学验证来确定更好的计算分数是否会带来更有效的分子候选物,论文指出未来系统可将实验结果纳入策略更新。
  • 抗菌命中率比较报告了 95% Wilson 置信区间,但没有组间假设检验,分母为 107 和 241 个化合物。
  • 前瞻性 pMHC 比较仅基于 5 个 MART-1 命中和 3 个 SARS-CoV-1 命中,因此方法间比较的统计功效仍未明确。
  • 论文指出经验池之间的差异凸显了贡献任务的重要性,未来基准可评估智能体在连续任务中调整搜索策略的有效性。

要点

  • MolRSI 将工作流搜索与持久跨任务记忆相结合,以改进其用于分子发现的搜索策略。 §2.1
  • Explore Agent 构建由经过验证的可执行技能组成的资源库,并修复或移除未通过执行验证的技能。 §4.1.1
  • Solution memory 存储工作流、配置和分数;refinement memory 存储修改和结果;execution memory 存储运行时间、错误和修复。 §4.1.2
  • 经验引导的 MCTS 使用当前任务性能、探索奖励和历史迁移分数来选择工作流族和父工作流。 §4.1.3
  • 在抗生素发现中,MolRSI 选择了 107 个化合物,并在 MSSA 阈值下发现 17 个命中,命中率为 15.9%,而专家工作流为 8.7%。 §2.2
  • 在共享的 271 个化合物 S. aureus 留出集上,MolRSI 的 AUROC 为 0.828 对比 0.590,AUPRC 为 0.300 对比 0.090。 §2.2
  • 在 E. coli 和 N. gonorrhoeae 上,MolRSI 的首个被评估工作流在 20 次搜索迭代后优于所有基线智能体最终选择的工作流。 §2.2
  • 前瞻性筛选在测试条件下为 MolRSI 找到 8 个 pMHC 命中,而 Claude Science 没有命中。 §2.3

思维导图

MolRSI
问题
庞大组合搜索
相互竞争目标
孤立智能体活动
方法
Explore Agent 技能
经验引导 MCTS
持久记忆
递归策略更新
抗生素结果
15.9% vs 8.7% 命中率
107 中 17 个命中
AUROC 0.828 对比 0.590
pMHC 结果
MART-1 EF@1% 3.65
8 个前瞻性命中
Claude Science 无命中
局限性
需要湿实验验证
无命中率假设检验
前瞻性 pMHC 命中少
证据
六个抗菌任务
14 个 miniprotein 任务
MART-1 留出测试