論文の概要: BioDiscoveryAgent: An AI Agent for Designing Genetic Perturbation Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17631v1
• Date: Mon, 27 May 2024 19:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:21:23.707664
• Title: BioDiscoveryAgent: An AI Agent for Designing Genetic Perturbation Experiments
• Title（参考訳）: BioDiscoveryAgent: 遺伝的摂動実験を設計するためのAIエージェント
• Authors: Yusuf Roohani, Jian Vora, Qian Huang, Zachary Steinhart, Alexander Marson, Percy Liang, Jure Leskovec,
• Abstract要約: 我々は,新たな実験を設計し,その成果の理由を判断し,仮説空間を効率的にナビゲートし,望ましい解を得るエージェントであるBioDiscoveryAgentを開発した。 BioDiscoveryAgentは、機械学習モデルをトレーニングしたり、取得関数を明示的に設計することなく、新しい実験を独自に設計することができる。 5つのデータセットで所望の表現型を検出することで平均18%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.43369600518163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agents based on large language models have shown great potential in accelerating scientific discovery by leveraging their rich background knowledge and reasoning capabilities. Here, we develop BioDiscoveryAgent, an agent that designs new experiments, reasons about their outcomes, and efficiently navigates the hypothesis space to reach desired solutions. We demonstrate our agent on the problem of designing genetic perturbation experiments, where the aim is to find a small subset out of many possible genes that, when perturbed, result in a specific phenotype (e.g., cell growth). Utilizing its biological knowledge, BioDiscoveryAgent can uniquely design new experiments without the need to train a machine learning model or explicitly design an acquisition function. Moreover, BioDiscoveryAgent achieves an average of 18% improvement in detecting desired phenotypes across five datasets, compared to existing Bayesian optimization baselines specifically trained for this task. Our evaluation includes one dataset that is unpublished, ensuring it is not part of the language model's training data. Additionally, BioDiscoveryAgent predicts gene combinations to perturb twice as accurately as a random baseline, a task so far not explored in the context of closed-loop experiment design. The agent also has access to tools for searching the biomedical literature, executing code to analyze biological datasets, and prompting another agent to critically evaluate its predictions. Overall, BioDiscoveryAgent is interpretable at every stage, representing an accessible new paradigm in the computational design of biological experiments with the potential to augment scientists' capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルに基づくエージェントは、彼らの豊富なバックグラウンド知識と推論能力を活用することによって、科学的発見を加速する大きな可能性を示してきた。 そこで我々は,新しい実験を設計し,その結果の理由を判断し,仮説空間を効率的にナビゲートし,望ましい解を得るエージェントであるBioDiscoveryAgentを開発した。 本研究は, 遺伝子摂動実験を設計する際の課題を実証するものであり, 摂動によって特定の表現型(細胞成長など)が生じる可能性のある多くの遺伝子から, 少数のサブセットを見つけることを目的としている。 BioDiscoveryAgentはその生物学的知識を利用することで、機械学習モデルをトレーニングしたり、取得関数を明示的に設計することなく、新しい実験を独自に設計することができる。 さらに、BioDiscoveryAgentは5つのデータセットで望ましい表現型を検出する平均18%の改善を実現している。 我々の評価には、未公開のデータセットが1つ含まれており、言語モデルのトレーニングデータの一部ではないことを保証しています。 さらに、BioDiscoveryAgentは遺伝子の組み合わせがランダムなベースラインの2倍の精度で摂動することを予測している。 また、このエージェントは、生物医学文献を検索し、コードを実行して生物学的データセットを分析し、他のエージェントにその予測を批判的に評価するよう促すツールにもアクセスできる。 全体として、BioDiscoveryAgentはあらゆる段階で解釈可能であり、科学者の能力を増強する可能性を持つ生物学的実験の計算設計において、アクセス可能な新しいパラダイムを表している。

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