| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 전자 장치에 의해 수행되는 프래그먼트 후보 결정 방법으로서,타깃 단백질 정보를 획득하는 단계;상기 타깃 단백질 정보에 기초하여 제1 프롬프트를 생성하는 단계;상기 제1 프롬프트를 언어 모델에 입력시켜 상기 타깃 단백질 정보에 대응하는 아미노산 시퀀스 정보를 획득하는 단계;상기 아미노산 시퀀스 정보에 기초하여 제2 프롬프트를 생성하는 단계;상기 제2 프롬프트를 상기 언어 모델에 입력시켜 상기 아미노산 시퀀스 정보에 대응하는 특성 정보를 획득하는 단계;상기 타깃 단백질 정보에 기초하여 라이브러리 데이터베이스로부터 제1 프래그먼트 후보를 결정하는 단계;상기 아미노산 시퀀스 정보, 상기 특성 정보, 및 상기 제1 프래그먼트 후보에 기초하여 제3 프롬프트를 생성하는 단계; 및상기 제3 프롬프트를 상기 언어 모델에 입력시켜 제2 프래그먼트 후보를 획득하는 단계를 포함하고,상기 제1 프롬프트는,상기 타깃 단백질 정보에 대응하는 상기 아미노산 시퀀스 정보의 획득을 명령하는 제1 요청문;상기 언어 모델의 역할을 지정하는 제1 페르소나(persona) 구문; 및상기 아미노산 시퀀스 정보를 획득하기 위해 상기 언어 모델이 수행할 단계를 지정하는 제1 태스크(task) 구문을 포함하고,상기 제2 프롬프트는,상기 아미노산 시퀀스 정보에 대응하는 상기 특성 정보의 획득을 명령하는 제2 요청문;아미노산 특성 정보를 제공하는 제1 정보문;상기 언어 모델의 역할을 지정하는 제2 페르소나 구문; 및상기 특성 정보를 획득하기 위해, 상기 언어 모델이 상기 제1 정보문을 참고하여 수행할 업무를 지정하는 제2 태스크 구문을 포함하는, 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 삭제 |
| 1 | 제1항에 있어서,상기 제1 태스크 구문은,단백질 데이터베이스에 액세스를 명령하는 제1 명령문; 및상기 단백질 데이터베이스에서 상기 타깃 단백질 정보를 검색함으로써 상기 아미노산 시퀀스 정보를 획득할 것을 명령하는 제2 명령문을 포함하는, 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제3항에 있어서,상기 제2 명령문은,상기 단백질 데이터베이스의 복수의 섹션에서 상기 타깃 단백질 정보와 관련된 정보들을 리드(read)하고, 리드된 정보들에 기초하여 상기 아미노산 시퀀스 정보를 획득할 것을 명령하는,프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 삭제 |
| 1 | 제1항에 있어서,상기 제2 태스크 구문은,상기 제1 정보문에 액세스를 명령하는 제1 명령문; 및상기 제1 정보문에서 상기 아미노산 시퀀스 정보를 검색함으로써 상기 특성 정보를 획득할 것을 명령하는 제2 명령문을 포함하는, 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제1항에 있어서,상기 제1 프래그먼트 후보를 결정하는 단계는,상기 라이브러리 데이터베이스로부터 상기 타깃 단백질 정보에 대응하는 제3 프래그먼트 후보를 획득하는 단계;상기 타깃 단백질 정보에 대한 상기 제3 프래그먼트 후보의 결합 스코어를 계산하는 단계; 및상기 결합 스코어에 기초하여 상기 제3 프래그먼트 후보 중 상기 제1 프래그먼트 후보를 결정하는 단계를 포함하는, 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제7항에 있어서,상기 제3 프롬프트는,상기 제1 프래그먼트 후보 중 상기 제2 프래그먼트 후보를 획득할 것을 명령하는 제3 요청문;화학 물질의 구조 데이터를 제공하는 제2 정보문;상기 언어 모델이 상기 제2 정보문을 참조하여 상기 제2 프래그먼트 후보를 결정하도록 역할을 지정하는 제3 페르소나 구문; 및상기 언어 모델이 상기 제2 정보문에 포함된 키워드를 학습할 것을 지시하며 상기 키워드에 대한 정보를 제공하는 제3 태스크 구문을 포함하는, 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제8항에 있어서,상기 제3 프롬프트는,SMILES 표기법을 설명하는 제3 정보문을 더 포함하고,상기 제2 정보문은,상기 SMILES 표기법에 따른 화합물의 구조, HAC(Heavy Atom Count), ClogP, HBD(Hydrogen Bonding Donor), HBA(Hydrogen Bonding Acceptor), IHB(Intramolecular Hydrogen Bonding), Aromatic π- π stacking, TPSA(Topological Polar Surface Area), Molecular Weight(MW), DU(Degree of Unsaturation), 및 SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry System) 중 적어도 하나를 포함하고,상기 제3 태스크 구문은,상기 제3 정보문을 참조하여 상기 SMILES 표기법을 학습할 것을 더 지시하는,프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제1항에 있어서,상기 타깃 단백질 정보에 대한 상기 제2 프래그먼트 후보의 제1 결합 스코어를 계산하는 단계;상기 제1 결합 스코어를 상기 언어 모델에 전송하는 단계;상기 제2 프래그먼트 후보의 대조군을 수신하는 단계;상기 타깃 단백질 정보에 대한 상기 대조군의 제2 결합 스코어를 계산하는 단계;상기 제2 결합 스코어를 상기 언어 모델에 전송하는 단계;상기 제2 프래그먼트 후보에 대한 질의를 상기 언어 모델에 입력시켜 상기 타깃 단백질 정보 및 상기 제2 프래그먼트 후보에 대한 결합 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 제10항에 있어서약물구조 정보를 상기 언어 모델에 입력시켜 상기 약물구조 관련 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 프래그먼트 후보 결정 방법. |
| 1 | 프로세서와, 상기 프로세서에 연결된 메모리를 포함하고,상기 메모리는 프로그램을 저장하도록 구성되며,상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행하도록 구성되고,상기 프로그램이 실행되면, 제1항, 제3항, 제4항, 및 제6항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법이 구현되는,전자 장치. |
