IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciências da vida · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS: Programação Multiagente Guiada para a Descoberta Científica a Partir de Dados Genômicos
Título original: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
A análise de expressão gênica sustenta muitas descobertas biomédicas, mas extrair insights de dados transcriptômicos brutos é difícil porque envolve múltiplos arquivos grandes semiestruturados e extenso conhecimento de domínio. O GenoMAS é uma equipe de agentes baseados em LLM que combina fluxos de trabalho estruturados com adaptabilidade autônoma: em uma estrutura de planejamento guiado, agentes de programação decompõem as diretrizes da tarefa em Unidades de Ação e escolhem avançar, revisar, contornar ou retroceder conforme a exigência dos dados. No benchmark GenoTEX, ele alcança 89.13% de CSC no pré-processamento de dados e 60.48% de F1 na identificação de genes associados a características, superando o estado da arte em 10.61% e 16.85%, além de superar fortes linhas de base de agentes no ScienceAgentBench e no DiscoveryBench e revelar associações gene-fenótipo corroboradas pela literatura.