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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17631v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 04:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:09:44.470054
• 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, Andrew Lee, Qian Huang, Jian Vora, Zachary Steinhart, Kexin Huang, Alexander Marson, Percy Liang, Jure Leskovec,
• Abstract要約: そこで,BioDiscoveryAgentを紹介した。このエージェントは,新しい実験を設計し,その結果の理由を明らかにし,仮説空間を効率的にナビゲートし,望ましい解に到達させる。 BioDiscoveryAgentは、機械学習モデルをトレーニングすることなく、新しい実験を独自に設計することができる。 6つのデータセットで関連する遺伝的摂動を予測することで、平均21%の改善が達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.25067497985447
• License:
• Abstract: Agents based on large language models have shown great potential in accelerating scientific discovery by leveraging their rich background knowledge and reasoning capabilities. In this paper, we introduce 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 as in Bayesian optimization. Moreover, BioDiscoveryAgent, using Claude 3.5 Sonnet, achieves an average of 21% improvement in predicting relevant genetic perturbations across six datasets, and a 46% improvement in the harder task of non-essential gene perturbation, 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 Our evaluation includes one dataset that is unpublished, ensuring it is not part of the language model's training data.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 more than 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' efficacy.
• 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。 本稿では,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,所望の解に到達するエージェントであるBioDiscoveryAgentを紹介する。 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、ベイズ最適化のように買収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、Claude 3.5 Sonnetを用いて、BioDiscoveryAgentは6つのデータセットにわたる関連する遺伝的摂動を予測する平均21%の改善を達成し、このタスクのために特別に訓練された既存のベイズ最適化ベースラインと比較して、46%の改善を達成している。 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倍以上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、生物学的実験の計算設計における新しいパラダイムであり、科学者の効力を増強する可能性がある。

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