PaccMann^RL：強化学習を用いた抗がん剤設計 w/ Jannis Born - #341

この記事は、Jannis Bornの研究について議論しており、抗がん剤発見における強化学習（RL）の応用が焦点となっています。「PaccMann^RL」という研究の中核は、RLを使用して細胞に対する抗がん剤の感受性を予測し、その後、新しい抗がん剤を発見することです。Bornとのインタビューでは、彼の計算神経科学のバックグラウンド、創薬におけるRLの役割、そして彼の研究に対する深層学習（DL）の影響について触れています。この記事では、このフレームワークの機能に関するステップバイステップの説明が約束されています。

• •PaccMann^RLは、抗がん剤発見に強化学習を使用しています。
• •この研究は、薬剤感受性の予測と新薬の発見を含みます。
• •このフレームワークは、計算神経科学と深層学習を統合しています。