Agente de IA de código abierto de Stanford realiza investigaciones en laboratorio biomédico

Conclusión clínica: Un agente de IA puede manejar ahora análisis biomédicos en múltiples pasos con precisión a nivel de experto en tareas definidas, lo que apunta hacia una revisión más rápida de la literatura, análisis de datos y apoyo diagnóstico.

Los datos biomédicos a menudo se acumulan más rápido de lo que cualquiera puede analizarlos. Gran parte de ellos permanece sin tocar porque el trabajo es lento, fragmentado y depende de un análisis experto meticuloso. Un nuevo agente de código abierto de Stanford tiene como objetivo abrir ese cuello de botella. Este agente revisa la literatura científica, escribe y ejecuta su propio código, y ejecuta flujos de trabajo de investigación en múltiples pasos a partir de una solicitud en lenguaje sencillo.

El sistema, llamado Biomni, fue probado en más de 400 tareas de investigación. Alcanzó un rendimiento comparable al de científicos senior en el diagnóstico de enfermedades raras, identificando genes causantes de enfermedades y en la reutilización de fármacos, al tiempo que redujo análisis que normalmente tomarían horas a minutos.

El agente funciona recuperando las herramientas y bases de datos relevantes para una pregunta dada, escribiendo código para ejecutarlas, y revisando su plan a medida que los resultados llegan. En una prueba práctica, Biomni diseñó un protocolo completo de clonación molecular, incluidos ARN guía, adaptadores y un mapa de plásmido, para una tarea de edición CRISPR. Los investigadores lo ejecutaron en el laboratorio exactamente como fue escrito; la clonación tuvo éxito en el primer intento. Los autores destacan que se trató de una única demostración más que de un benchmark sistemático.

Más allá de los benchmarks, el equipo realizó cinco estudios de caso. En uno, un usuario cargó más de 450 archivos de datos de glucosa continua, dieta y actividad y pidió a Biomni que encontrara hipótesis plausibles; limpió y unificó los datos, y detectó patrones en aproximadamente 40 minutos. Otros casos hicieron que el agente optimizara la estabilidad de proteínas y se conectara a instrumentos de laboratorio. Los autores también describen los esfuerzos iniciales para extender Biomni a tareas como el diseño de proteínas y la automatización del laboratorio, aunque los califican de preliminares.

Para construir Biomni, un agente de ‘descubrimiento de acciones’ minó alrededor de 2,500 artículos recientes en 25 dominios biomédicos para ensamblar un espacio de trabajo compartido de 150 herramientas especializadas, más de 100 paquetes de software y 59 bases de datos. Los resultados fueron medidos en comparación con benchmarks estandarizados y, en varias tareas, contra expertos humanos.

Los benchmarks cubren solo una parte de la investigación biomédica, y los autores señalan que quedan dominios clave sin probar. Los experimentos físicos siguen siendo en gran medida inaccesibles, con solo vínculos iniciales a la robótica en el laboratorio. Y como el agente puede producir resultados plausibles pero incorrectos, sus creadores enfatizan que un científico debe verificar el trabajo, que es donde reside el valor a corto plazo: análisis más rápido con el juicio humano aún a cargo.

«Esto no se trata de que las máquinas tomen el control de la ciencia, sino más bien sobre cómo las máquinas se convierten en un nuevo socio poderoso para aumentar el trabajo de los investigadores humanos. Con Biomni, los científicos tienen un colaborador rápido y incansable que les empodera para enfocarse en el trabajo importante de la ciencia», dijo Kexin Huang, un ex estudiante de doctorado en el laboratorio de Jure Leskovec en la Universidad de Stanford, quien cofundó una startup para llevar a Biomni al mercado.

Descargo de responsabilidad: La información proporcionada en este texto es solo para fines informativos y no sustituye el consejo médico profesional. Siempre consulte a un médico o a otro proveedor de salud calificado con cualquier pregunta que pueda tener respecto a una afección médica.

Fuente: https://www.epocrates.com/online/article/stanford-open-source-ai-agent-runs-biomedical-lab-research