Un gruppo di ricercatori guidato da Kexin Huang ha annunciato lo sviluppo di un agente di intelligenza artificiale biomedica di uso generale, in grado di svolgere autonomamente una serie di compiti di ricerca. Gli autori hanno testato il loro strumento in diversi casi di studio, dimostrando ottime prestazioni, e affermano che i risultati indicano “un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale lavoreranno a fianco dei ricercatori umani per accelerare la scoperta biomedica, dalla ricerca di base alla traslazione”.
La ricerca biomedica è alla base delle scoperte sui meccanismi delle malattie, la diagnostica e le terapie, ma flussi di lavoro sempre più complessi, set di dati in espansione, strumenti specializzati e una letteratura in rapida crescita rendono difficile sfruttare appieno le conoscenze e le risorse disponibili. Di conseguenza, dati preziosi e opportunità analitiche spesso non vengono utilizzati perché la domanda di ricercatori esperti supera la forza lavoro disponibile. Ciò sottolinea la necessità di approcci in grado di scalare le competenze e accelerare la scoperta. Lo sviluppo di agenti di intelligenza artificiale offre l’opportunità di rimodellare alcuni aspetti della ricerca biomedica, soprattutto se tali strumenti fossero in grado di gestire un’ampia gamma di compiti biomedici.
In questo studio, Huang e colleghi presentano Biomni, un agente di intelligenza artificiale che analizza la letteratura biomedica per definire “spazi di azione” completi. L’ampio modello linguistico funge anche da motore di pianificazione, interpretando una richiesta dell’utente e preparando una serie di sotto-attività in più fasi per soddisfarla. In questo modo, Biomni è in grado di comporre ed eseguire flussi di lavoro senza modelli predefiniti.
Gli autori hanno testato Biomni rispetto a una varietà di benchmark biomedici. Hanno anche valutato le sue prestazioni rispetto a quelle umane in diverse attività, riscontrando che Biomni eguagliava costantemente l’accuratezza degli esperti, richiedendo al contempo un tempo notevolmente inferiore. Hanno inoltre testato lo strumento in cinque casi di studio, che spaziavano dall’analisi dei dati provenienti da sensori indossabili alla progettazione di protocolli di laboratorio per supportare i ricercatori in laboratorio. Gli autori osservano che, sebbene l’ambiente di Biomni comprenda un’ampia gamma di strumenti e database biomedici, “le attività valutate rappresentano solo un sottoinsieme del settore e ambiti chiave rimangono inesplorati”. Ciononostante, affermano, automatizzando flussi di lavoro complessi, “Biomni consente ai ricercatori di reindirizzare i propri sforzi verso la generazione di ipotesi creative, l’innovazione sperimentale e la collaborazione interdisciplinare”.
Summary author: Walter Beckwith
Science: “Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent”. DOI: 10.1126/science.adz4351