論文の概要: From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09429v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:35:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:53.321206
• Title: From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs
• Title（参考訳）: 意図から実装へ: LLMによるバイオメディカル研究の自動化
• Authors: Yi Luo, Linghang Shi, Yihao Li, Aobo Zhuang, Yeyun Gong, Ling Liu, Lin Chen,
• Abstract要約: 本稿では,バイオメディカル研究プロセス全体を合理化するために設計された,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。 複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解することで、BioResearcherは多分野要求と論理複雑性の課題を効果的に解決する。 BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.01919358112822
• License:
• Abstract: Conventional biomedical research is increasingly labor-intensive due to the exponential growth of scientific literature and datasets. Artificial intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), has the potential to revolutionize this process by automating various steps. Still, significant challenges remain, including the need for multidisciplinary expertise, logicality of experimental design, and performance measurements. This paper introduces BioResearcher, the first end-to-end automated system designed to streamline the entire biomedical research process involving dry lab experiments. BioResearcher employs a modular multi-agent architecture, integrating specialized agents for search, literature processing, experimental design, and programming. By decomposing complex tasks into logically related sub-tasks and utilizing a hierarchical learning approach, BioResearcher effectively addresses the challenges of multidisciplinary requirements and logical complexity. Furthermore, BioResearcher incorporates an LLM-based reviewer for in-process quality control and introduces novel evaluation metrics to assess the quality and automation of experimental protocols. BioResearcher successfully achieves an average execution success rate of 63.07% across eight previously unmet research objectives. The generated protocols averagely outperform typical agent systems by 22.0% on five quality metrics. The system demonstrates significant potential to reduce researchers' workloads and accelerate biomedical discoveries, paving the way for future innovations in automated research systems.
• Abstract（参考訳）: 従来の生物医学研究は、科学文献やデータセットの指数的な成長により、労働集約化が進んでいる。 人工知能(AI)、特にLarge Language Models(LLM)は、様々なステップを自動化することで、このプロセスに革命をもたらす可能性がある。 それでも、多分野の専門知識の必要性、実験設計の論理性、性能測定など、重要な課題が残っている。 本稿では,ドライラボ実験を含むバイオメディカル研究プロセス全体を合理化するための,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。 BioResearcherはモジュール型のマルチエージェントアーキテクチャを採用し、検索、文学処理、実験設計、プログラミングのための特殊エージェントを統合している。 複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解し、階層的な学習アプローチを活用することで、BioResearcherは、多分野の要件と論理複雑性の課題を効果的に解決する。 さらに、BioResearcherは、プロセス内品質管理のためのLCMベースのレビュアーを導入し、実験プロトコルの品質と自動化を評価するための新しい評価指標を導入している。 BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。 生成されたプロトコルは、典型的なエージェントシステムを5つの品質指標で平均22.0%上回ります。 このシステムは、研究者のワークロードを削減し、バイオメディカルな発見を加速し、自動化された研究システムにおける将来のイノベーションの道を開く大きな可能性を示している。

関連論文リスト

• Automating Exploratory Proteomics Research via Language Models [22.302672656499315]
  PROTEUSは、生データから科学的発見を行うための完全に自動化されたシステムである。 人間の介入なしに研究目的、分析結果、新しい生物学的仮説を包括的に作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T08:16:56Z)
• NeuroSym-BioCAT: Leveraging Neuro-Symbolic Methods for Biomedical Scholarly Document Categorization and Question Answering [0.14999444543328289]
  本稿では,最適化されたトピックモデリングフレームワークであるOVB-LDAとBI-POP CMA-ES最適化技術を統合し,学術文書の抽象分類を強化した新しい手法を提案する。 我々は、ドメイン固有データに基づいて微調整された蒸留MiniLMモデルを用いて、高精度な回答抽出を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T14:45:12Z)
• CycleResearcher: Improving Automated Research via Automated Review [37.03497673861402]
  本稿では,オープンソースの後学習型大規模言語モデル(LLM)を,自動研究とレビューの全サイクルを遂行する自律エージェントとして活用する可能性について検討する。 これらのモデルをトレーニングするために、現実の機械学習研究とピアレビューダイナミクスを反映した2つの新しいデータセットを開発した。 研究において、CycleResearcherモデルが作成した論文は、シミュレーションされたピアレビューで5.36点を獲得し、人間の専門家による5.24点を上回り、受け入れられた論文の5.69点に近づいた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T08:10:21Z)
• CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis [35.61361183175167]
  単細胞RNAシークエンシング (scRNA-seq) データ解析は生物学的研究に不可欠である。 しかし、望ましい結果を得るために様々なツールを手動で操作することは、研究者にとって労働集約的である。 本稿では,ScRNA-seqデータ解析タスクの自動処理と実行のためのLLM駆動型マルチエージェントフレームワークであるCellAgentを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T09:14:50Z)
• BioDiscoveryAgent: An AI Agent for Designing Genetic Perturbation Experiments [112.25067497985447]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T19:57:17Z)
• CRISPR-GPT: An LLM Agent for Automated Design of Gene-Editing Experiments [51.41735920759667]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて有望であるが、しばしば特定の知識が欠如し、生物学的設計の問題を正確に解くのに苦労する。 本研究では,CRISPRに基づく遺伝子編集実験の設計プロセスを自動化するために,ドメイン知識と外部ツールを付加したLCMエージェントであるCRISPR-GPTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T22:59:17Z)
• An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。 これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。 以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z)
• ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
  研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。 まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
• BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks [68.39821375903591]
  汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。 本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T17:14:43Z)
• Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.720142291102135]
  機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。 本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T13:48:59Z)
• When Bioprocess Engineering Meets Machine Learning: A Survey from the Perspective of Automated Bioprocess Development [3.687740185234604]
  機械学習(ML)はバイオプロセス工学の発展に大きく貢献しているが、その応用は限られている。 このレビューでは、バイオプロセス開発におけるMLベースの自動化の概要について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T14:30:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。