En el ámbito de la investigación biomédica, los científicos enfrentan el desafío de procesar una enorme cantidad de información dispersa, lo que consume hasta el 90% de su tiempo. Esta realidad se ejemplifica con el caso de Genentech, que ha gestionado 38 millones de publicaciones en PubMed y otros repositorios, además de un conjunto interno de datos con cientos de millones de células relacionadas con varias enfermedades. La rápida proliferación de bases de datos especializadas y herramientas analíticas en campos como la genómica y la proteómica requiere que los investigadores se mantengan actualizados, dejando menos tiempo para el trabajo basado en hipótesis.
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una solución prometedora al permitir que agentes autónomos planifiquen, ejecuten y adapten complejas tareas de investigación. En este contexto, investigadores de Stanford han desarrollado Biomni, un avanzado agente multimodal de IA biomédica que integra 150 herramientas especializadas, 105 paquetes de software y 59 bases de datos. Este sistema habilita análisis sofisticados, como la priorización de genes y el diagnóstico de enfermedades raras.
Aunque el potencial de estos agentes es enorme, su implementación en un entorno de producción implica superar desafíos importantes de infraestructura, como la gestión de cargas de trabajo computacionales intensivas y la necesidad de mantener altos niveles de seguridad y rendimiento. Amazon ha introducido el servicio Bedrock AgentCore, que proporciona servicios para facilitar la implementación y operación de agentes potentes en un entorno empresarial, garantizando tanto la seguridad como la escalabilidad necesarias.
El despliegue de un agente de investigación utilizando el AgentCore, que permite acceder a más de 30 bases de datos especializadas de Biomni, promete acelerar el descubrimiento científico mientras se preservan estándares de seguridad adecuados. La arquitectura de AgentCore permite superar las complejidades inherentes a la transición de prototipos a sistemas de producción, asegurando un uso seguro y eficiente de las herramientas disponibles.
La gestión de contextos de investigación, que contempla el recuerdo de análisis previos y preferencias experimentales a lo largo de sesiones extendidas, se convierte en un requisito fundamental para la operativa de estos agentes. Se requiere también un gateway de herramientas escalable que pueda manejar peticiones concurrentes, autenticar identidades de agentes y conectar efectivamente con bases de datos externas.
Se han establecido diferentes estrategias de memoria que permiten al agente mantener la continuidad en su trabajo, respondiendo así a las diversas demandas de investigación. La verificación de seguridad, el control de acceso a herramientas y la mejora del rendimiento en entornos de múltiples inquilinos son aspectos vitales en esta implementación.
Los investigadores pueden beneficiarse de la capacidad de búsqueda semántica para encontrar herramientas relevantes según el contexto de la tarea, optimizando así el rendimiento del agente y reduciendo la complejidad en el desarrollo. Este enfoque no solo mejorará la eficiencia de los trabajos de investigación, sino que también promoverá la colaboración entre equipos en proyectos complejos.
A medida que se desarrolla esta tecnología, Biomni se posiciona como una plataforma clave en la investigación biomédica, facilitando la integración de herramientas abiertas y la colaboración entre laboratorios e instituciones. La versatilidad del sistema promete ser un catalizador en la evolución de metodologías de investigación, especialmente en el ámbito del descubrimiento de fármacos y el desarrollo clínico, marcando un avance significativo hacia una infraestructura de investigación más conectada y eficiente.
