La IA y los problemas difíciles del mundo · Ciencias de la vida · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS: programación multiagente guiada para el descubrimiento científico a partir de datos genómicos
Título original: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
El análisis de la expresión génica sustenta muchos descubrimientos biomédicos, pero extraer conclusiones de datos transcriptómicos en bruto es difícil porque implica múltiples archivos semiestructurados de gran tamaño y una amplia experiencia en el dominio. GenoMAS es un equipo de agentes basados en LLM que combina flujos de trabajo estructurados con adaptabilidad autónoma: en un marco de planificación guiada, los agentes de programación descomponen las directrices de la tarea en Unidades de Acción y eligen avanzar, revisar, saltarse o retroceder según lo exijan los datos. En el benchmark GenoTEX logra un 89.13% de CSC en el preprocesamiento de datos y un 60.48% de F1 en la identificación de genes asociados a rasgos, superando el estado del arte en un 10.61% y un 16.85%, al tiempo que supera también a potentes líneas base de agentes en ScienceAgentBench y DiscoveryBench y revela asociaciones gen-fenotipo corroboradas por la literatura.