概要 - GenoMAS：コード駆動型遺伝子発現解析を通じて科学発見のためのマルチエージェントフレームワーク

GenoMAS：コード駆動型遺伝子発現解析を通じて科学発見のためのマルチエージェントフレームワーク

2025-07-28 17:55:08

{"Haoyang Liu","Yijiang Li","Haohan Wang"}

{cs.AI,cs.LG,cs.MA,q-bio.GN}

GenoMASは、計算生物学において重要な分野である自動的な遺伝子発現解析に設計された革新的なマルチエージェントフレームワークです。このフレームワークは、構造化されたワークフローの精度と自律エージェントの適応性を組み合わせることで、高次元でノイズの多いゲノミクスデータの課題と分野特別な決定の必要性に対応しています。 ### GenoMASの主要な機能： **マルチエージェントアーキテクチャ**： - **PIエージェント**：分析要件とタスク依存関係に基づいてタスクを動的に割り当てることで、全体の分析ワークフローの調整を行います。 - **プログラミングエージェント**：データ前処理や統計分析などの核心的な計算タスクを実行します。 - **データエンジニア**：データ前処理を担当し、データ形式や一般的な前処理の課題に関する専門知識を持ちます。 - **統計学者**：回帰モデルを使用して、特性に関連する遺伝子を特定する下游統計分析を行います。 - **アドバイザリーエージェント**：プログラミングエージェントを補完的な専門知識でサポートし、コードレビューや分野特別な知識を提供します。 **多様なLLMsをエージェントのバックボーンとして**： - 独特の強みを持つさまざまな最先端のLLMsを利用して、専門的なエージェントを動作させます。 - プログラミングエージェントは、強力なコーディング能力を持つClaude Sonnet 4で動作します。 - OpenAI o3は、計画ロジックのガイドとコードレビューの両方の役割を果たします。 - Gemini 2.5 Proは、特に生物学において幅広く正確な科学的知識を提供します。 **タスクオーケストレーション**： - PIエージェントは、遺伝子発現解析の内在的な依存関係に従ってワークフローを調整します。 - 平行実行を行い、実行時間を短縮し、重複する特性を持つタスク間での再利用を最大化します。 **メッセージ駆動型タスク進行**： - 構造化されたリクエスト-レスポンスサイクルを通じてタスク進行を統制するタイプ化されたメッセージパスプロトコルを使用します。 - エージェント間の正確な調整を可能にし、一貫性と目標指向の実行を確保します。 **プログラミングエージェント**： - **ガイド付き計画**：構造と柔軟性のバランスを取るためにガイド付き計画フレームワークを使用します。 - **分野特別なコード生成**：反復的なコード生成とデバッグを通じて堅牢な分析パイプラインを生成します。 - **分野専門家の相談**：必要に応じて医学的推論を行うために分野専門家に相談します。 - **コードメモリの再利用**：検証済みのコードスニペットの動的メモリを維持し、類似した状況での再利用を可能にします。 **システム実装と最適化**： - 同時エージェント操作のためのアシンクリーナーLLMコールを利用します。 - 大規模なゲノミクスデータセットにおけるメモリ不足の失敗を防ぐために、メモリ効率的なデータ処理戦略を実装します。 - 完成した分析を追跡し、中断後の自動的なワークフロー再開をサポートします。 - 実時リソース監視と設定可能なタイムアウトを提供し、無制限の実行を防ぎます。 - 結果キャッシュと分散タスクスケジューリングを通じて、複数の遺伝子-特性関連タスクに対する効率的な実行を促進します。 ###評価と結果： GenoMASは、遺伝子発現解析自動化のための包括的なベンチマークであるGenoTEXベンチマークで評価されました。結果は、GenoMASが精度、効率、堅牢性の面で既存の方法を上回ったことを示しました。 - データ前処理における合成類似度相関係数が89.13%、遺伝子特定におけるF1スコアが60.48%に達成。 - 最も優れた既存の技術をそれぞれ10.61%、16.85%上回りました。 - 現存する文献に基づく生物学的な可能性のある遺伝子-現象関連の特定が可能であることを示しました。 ###結論： GenoMASは、自動的な遺伝子発現解析における重要な進歩を代表しています。マルチエージェントシステムと大規模言語モデルの強みを組み合わせることで、GenoMASは研究者が複雑なゲノミクスデータを分析し、有意な洞察を抽出するための強力なツールを提供します。特定の分析タスクに合わせたコードの生成、検証、実行能力は、計算生物学における研究プロセスの自動化と加速に貢献する価値のあるツールです。