En el mundo de la investigación biomédica, los científicos a menudo se enfrentan al desafío de procesar vastas cantidades de información dispersa, lo cual consume una gran parte de su tiempo. Genentech, por ejemplo, ha tenido que manejar 38 millones de publicaciones biomédicas de PubMed y otros repositorios, además de sus propios datos internos relacionados con diversas enfermedades. Este creciente volumen de datos en áreas como la genómica y la proteómica obliga a los investigadores a mantenerse constantemente actualizados, dejando poco tiempo para trabajos que podrían llevar a descubrimientos importantes.
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una solución eficaz al permitir que agentes autónomos realicen tareas de investigación complejas. Investigadores de Stanford han desarrollado Biomni, un avanzado agente de IA biomédica que integra 150 herramientas especializadas, 105 paquetes de software y 59 bases de datos. Este sistema permite llevar a cabo análisis sofisticados como la priorización de genes, reutilización de medicamentos y diagnóstico de enfermedades raras.
Sin embargo, la implementación de estos agentes en un entorno productivo presenta desafíos significativos de infraestructura, especialmente relacionados con las cargas de trabajo computacionales y el mantenimiento de estándares de seguridad. Amazon ha lanzado el servicio Bedrock AgentCore, que ofrece servicios diseñados para facilitar la implementación y operación de agentes potentes en entornos empresariales, asegurando seguridad y escalabilidad.
Con el AgentCore, es posible acceder a más de 30 bases de datos biomédicas especializadas de Biomni, prometiendo acelerar los descubrimientos científicos. Su arquitectura permite superar las complejidades en la transición de prototipos a sistemas de producción, asegurando un uso seguro y eficiente.
La gestión de contextos de investigación, que incluye recordar análisis previos y preferencias experimentales durante sesiones extendidas, es esencial para la operación de estos agentes. Un gateway de herramientas escalable es necesario para manejar peticiones concurrentes y autenticar identidades de agentes de forma efectiva.
Diferentes estrategias de memoria han sido implementadas para mantener la continuidad en el trabajo del agente, respondiendo así a diversas demandas de investigación. La seguridad, el control de acceso a herramientas y el rendimiento son aspectos vitales en esta implementación.
Los investigadores también pueden beneficiarse de la búsqueda semántica para identificar herramientas relevantes, optimizando así el rendimiento del agente y reduciendo la complejidad. Este enfoque no solo mejora la eficiencia de la investigación, sino que también promueve la colaboración entre equipos en proyectos complejos.
Biomni se destaca como una plataforma clave en la investigación biomédica, facilitando la integración de herramientas abiertas y la colaboración entre laboratorios e instituciones. Su versatilidad promete catalizar la evolución de metodologías de investigación, especialmente en el ámbito del descubrimiento de fármacos y desarrollo clínico, marcando un avance significativo hacia una infraestructura más conectada y eficiente.
