AIが解く世界の難問 · 生命科学 · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS:ゲノムデータからの科学発見のためのガイド付きマルチエージェントプログラミング
原題: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
遺伝子発現解析は多くの生物医学的発見の鍵を握るが、大規模で半構造化された複数ファイルの複雑さと専門知識への依存から、生のトランスクリプトームデータからの知見抽出は難しい。GenoMASはLLMベースの specialized エージェント群を型付きメッセージパッシングで統率し、構造化ワークフローと自律的な適応を両立させるガイド付き計画フレームワークのもとで、プログラミングエージェントがタスク指針をAction Unitに分解しつつ前進・修正・回避・後退を選択してゲノムデータの特異性に対応する。GenoTEXベンチマークではデータ前処理で89.13% CSC、形質関連遺伝子の同定で60.48% F1を達成して先行手法をそれぞれ10.61%と16.85%上回り、ScienceAgentBenchとDiscoveryBenchでも強力なエージェントベースラインを超え、文献と整合する生物学的に妥当な遺伝子・表現型関連を同定した。