ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS: управляемое мультиагентное программирование для научных открытий на основе геномных данных
Оригинальное название: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
Анализ экспрессии генов лежит в основе многих биомедицинских открытий, однако извлекать выводы из сырых транскриптомных данных сложно, поскольку это требует работы с множеством больших полуструктурированных файлов и обширной экспертизы в предметной области. GenoMAS — это команда агентов на основе LLM, сочетающая структурированные рабочие процессы с автономной адаптивностью: в рамках управляемого планирования программирующие агенты декомпозируют руководства по задачам на единицы действия (Action Units) и в зависимости от требований данных выбирают — двигаться дальше, пересматривать, обходить или возвращаться назад. На бенчмарке GenoTEX она достигает 89.13% CSC при предобработке данных и 60.48% F1 при выявлении генов, ассоциированных с признаками, превосходя предшествующие методы на 10.61% и 16.85%, а также опережает сильные агентные базовые показатели на ScienceAgentBench и DiscoveryBench и выявляет ассоциации ген–фенотип, подтверждённые литературой.