AIを活用した生物医学研究支援システム「Biomni」を開発(Meet Biomni — an AI-powered biomedical co-scientist)

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2026-07-06 スタンフォード大学

スタンフォード大学を中心とする研究チームは、生物医学研究を支援するAIエージェント「Biomni」を開発した。Biomniは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力に加え、150種類以上の専門ツール、59のデータベース、100種類以上の解析ソフトウェアを統合し、文献調査からデータ解析、仮説生成、実験計画、コード実行までを自律的に実行できる。従来、研究者は複数のソフトウェアやデータベースを個別に操作する必要があったが、Biomniはこれらを一つの環境で連携させることで、遺伝子候補の探索、創薬、希少疾患解析、単一細胞解析、分子クローニングなど幅広い研究作業を効率化する。評価では、多様な生物医学タスクで既存のAIモデルや一部の専門家を上回る性能を示し、すでに約1万5千人の研究者が10万件以上のワークフローに利用している。研究チームは、Biomniは研究者に代わる存在ではなく「共同研究者(AI Co-scientist)」として科学的発見を加速することを目的としており、創薬や個別化医療、生物学研究全般の生産性向上への貢献が期待される。

<関連情報>

人工知能エージェントを用いた自律的な生物医学研究 Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent

Kexin Huang, Serena Zhang, Hanchen Wang, Yuanhao Qu, […] , and Jure Leskovec
Science  Published:9 Jul 2026
DOI:https://doi.org/10.1126/science.adz4351

Abstract

Biomedical research is increasingly constrained by repetitive, fragmented workflows that slow discovery. We introduce Biomni, a general-purpose biomedical artificial intelligence agent that autonomously executes diverse research tasks. To map the biomedical action space, Biomni’s action-discovery agent mines tools, databases, and protocols from thousands of publications across 25 domains, building a unified agentic environment. Its general-purpose architecture integrates large language model reasoning with retrieval-augmented planning and code-based execution, dynamically composing workflows without predefined templates. Systematic benchmarking shows strong generalization across heterogeneous tasks—causal gene prioritization, drug repurposing, rare-disease diagnosis, microbiome analysis, and molecular cloning—without task-specific tuning. Real-world case studies demonstrate Biomni interpreting multi-modal datasets, optimizing protein stability, orchestrating wet-lab instruments, and generating experimentally testable protocols. Biomni envisions artificial intelligence augmenting human scientists and accelerating discovery.

生物化学工学
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