KI und die schwierigen Probleme der Welt · Lebenswissenschaften · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS: Geführte Multi-Agenten-Programmierung für wissenschaftliche Entdeckungen aus Genomdaten
Originaltitel: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
Die Genexpressionsanalyse bildet die Grundlage vieler biomedizinischer Entdeckungen, doch das Gewinnen von Erkenntnissen aus rohen transkriptomischen Daten ist schwierig, da mehrere große semi-strukturierte Dateien und umfangreiches Fachwissen erforderlich sind. GenoMAS ist ein Team von LLM-basierten Agenten, das strukturierte Workflows mit autonomer Anpassungsfähigkeit verbindet: In einem geführten Planungsframework zerlegen Programmieragenten Aufgabenrichtlinien in Action Units und entscheiden je nach Datenlage, ob sie voranschreiten, überarbeiten, umgehen oder zurückgehen. Auf dem GenoTEX-Benchmark erreicht es 89.13% CSC bei der Datenvorverarbeitung und 60.48% F1 bei der Identifizierung merkmalsassoziierter Gene und übertrifft damit den bisherigen Stand der Technik um 10.61% bzw. 16.85%, während es zudem starke Agenten-Baselines auf ScienceAgentBench und DiscoveryBench übertrifft und Gen-Phänotyp-Assoziationen aufdeckt, die durch die Literatur gestützt werden.