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AIニュース Biomni：汎用バイオメディカルAIエージェント
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Biomni：汎用バイオメディカルAIエージェント
Biomniはスタンフォード大学やジェネンテックなどの機関が共同で開発した生物医学ツールであり、遺伝学、ゲノミクス、微生物学、薬理学、臨床医学などの分野における複雑な研究タスクを自律的に実行できる。大規模言語モデルの推論と検索強化プランニング技術を組み合わせることで、膨大な文献から必要なツールやデータを抽出し、研究フローを動的に組み合わせて実行する。テストの結果、このシステムは複数の生物医学タスクで優れた性能を示し、研究効率の向上や臨床応用への推進に貢献することが期待されている。
Biomniのコア構成：
BiomniはBiomni-E1（統合ソフトウェアデータ環境）とBiomni-A1（環境ベースのエージェント）の2つの部分から構成されている：
Biomni-E1：150個の専門ツール、105個のパッケージ、59個のデータベースを統合しており、すべてのリソースは人手による検証を経ている。例えば、PDBやOpenTargetなどのデータベースのWeb APIに接続するほか、一部のデータはローカルデータレイクにダウンロードされ、構造化フォーマットに変換されている。
Biomni-A1：大規模言語モデルによるツール選定、コードとしての汎用実行インターフェース、適応型プランニング戦略という3つの主要技術を採用している。カスタマイズされたリソースの動的呼び出し、複雑なワークフロー（ループや並列操作など）の組み合わせをサポートし、生物医学の知識に基づいて研究計画を継続的に最適化することが可能である。
性能
ベンチマークテスト：Humanity's Last Exam（HLE）で、ベースとなる大規模言語モデルの6.0%を大きく上回る17.3%の精度を達成。LAB-Benchデータベース问答（DbQA）タスクでは74.4%の精度を達成し、人間の専門家レベル（74.7%）に匹敵する。シーケンス问答（SeqQA）タスクでは81.9%の精度を達成し、人間の成績78.8%を上回った。
実タスク：変異の優先順位付けやドラッグリポジショニングなど8種類のタスクにおいて、ベースとなる大規模言語モデルと比較して性能が402.3%向上し、同種のツールを大きく上回る結果となった。
応用事例
ウェアラブルデバイスデータ分析：458件のセンサーデータを解析し、食後に平均体温が2.19℃上昇する現象や個体間の代謝差異を発見した。
マルチオミクス研究：33万件以上のシーケンスデータを処理し、既知の遺伝子制御関係を検証するとともに、AUTS2などの新しい転写因子を発見した。
実験デザイン：遺伝子クローニングタスクにおいて、生成された実験プランの精度は人間の専門家レベルに達した。実際のラボでの操作において、そのプラン通りにクローニングを成功させ、シーケンス結果は予想と完全に一致した。
関連リンク
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.05.30.656746v1.full
