ChemSpace Copilot — Agentic AI for Interactive Visualization & Exploration of Chemical Space

DOI 10.26434/chemrxiv.15000527 ・ ChemRxiv preprint ・ 2026-03 ・ Orlov, Volkov, Milova, Horvath, Varnek (Univ. de Strasbourg) ・ Category machine_learning

[GOAL] GTM 化学空間可視化 × LLM エージェントを ReAct 型で結合し、ChEMBL 取得 → ケモタイプ解析 → 分子生成 → 合成計画を 1 つのチャット UI で完結させる non-expert 向け end-to-end 探索基盤。

1背景と課題

従来のケモグラフィツール（GTM-Explorer, DataWarrior 等）は、パラメータ調整・マップ解釈・後段の生成/合成計画への橋渡しを 手動かつ専門家依存で行う必要があり、医化学者・実験家にとって心理的・操作的なハードルが高かった。

専門ツールが探索・生成・合成で分断されている
非専門家は GTM のハイパー設定や活性崖の読みで詰まる
生成結果を化学空間上で 位置づける統一 UI が無い

2手法の概要

ReAct 型 LLM エージェントが モジュラー Toolkit を呼び分け、GTM マップ上で対話的に探索を進める。生成（REINVENT, MolGPT 等）と合成計画（AiZynthFinder 等）を同じエージェント基盤に登録。

ToolChEMBL fetch / GTM fit & project
ToolChemotype clustering & activity-cliff
ToolGenerative model (REINVENT / MolGPT)
ToolRetrosynthesis (AiZynthFinder)

3本研究で示したこと

Demo 1ChEMBL ターゲット化合物を GTM 上で可視化し活性クラスターを抽出
Demo 2マップの指定領域に対する focused 分子生成を自然言語で発火
Demo 3生成候補に対する レトロ合成計画を同 UI で評価

end-to-end の Explore → Generate → Synthesize ループが単一チャットインタフェースで動くことを定性的に実証。

4主な結果（4 パネル）

aAgent Architecture (ReAct ループ)

User の自然言語 prompt から ReAct 型 LLM が Toolkit を逐次選択し、観測結果を次思考に戻す。

bToolkit カバレッジ（タスク種別）

3 デモタスクで実行された Toolkit 比率を概算プロット。GTM 周辺が中心、定量ベンチマークは未実施。

cGTM マップ上のクラスタと生成ターゲット領域

活性クラスター A を視覚化し、ユーザー指定の橙破線領域に対し focused 生成（▲: 生成分子）を実行。

dExplore → Generate → Synthesize ファネル

単一チャット UI で 4 段ファネルを連結。各層で異なる Tool を ReAct エージェントが自動選択。

5テイクホームメッセージ

ChemSpace Copilot は、解釈可能な GTM 化学空間を ReAct 型 LLM エージェントの「キャンバス」として採用し、 ChEMBL 取得・ケモタイプ解析・分子生成・合成計画を 1 つのチャット UI に集約。探索→生成→合成検証ループの 非専門家アクセスを一気に下げる先行実装で、我々の lib/molgen + lib/docking 統合ダッシュボードの設計指針として直接転用可能（GTM 大規模化と化学的判断の信頼性は今後の検証課題）。