Un grupo de investigadores del Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha creado una tecnología que enlaza agentes de inteligencia artificial (IA) con herramientas científicas especializadas, permitiendo levantar modelos digitales de tumores en cuestión de minutos y sin necesidad de dominar la programación.
Este desarrollo acelera de forma notable el procedimiento clásico, que obliga a revisar manuales técnicos extensos, escribir código y coordinar distintos programas informáticos, un proceso que puede prolongarse durante meses o incluso años. Ahora, todo ese trabajo se reduce a mantener una conversación con un agente de IA equipado con estas funciones, según ha detallado el BSC en una nota informativa.
El trabajo, difundido en la revista “npj Systems Biology and Applications”, expone la creación de herramientas específicas (servidores MCP) orientadas a dotar a los agentes de IA ya existentes de la capacidad de servir de puente entre los científicos y plataformas avanzadas de modelado como NeKo, MaBoSS y PhysiCell.
“Con este avance, hemos roto por completo las barreras que separaban a los biólogos experimentales del uso de herramientas avanzadas de modelado (...) Es muy similar a usar ChatGPT; no hace falta escribir ni una sola línea de código”, ha explicado el investigador del BSC Marco Ruscone, primer firmante del estudio.
Los responsables de estas nuevas herramientas subrayan que cualquier especialista con la formación adecuada puede obtener un primer esbozo de un gemelo digital de un tumor sobre el que empezar a trabajar en menos de 10 minutos.
Reproducibilidad y fiabilidad de los resultados
El artículo también se centra en desafíos clave como la reproducibilidad de los resultados, un aspecto esencial del sistema de publicaciones científicas y que se considera complejo de garantizar cuando se emplean modelos de lenguaje, debido a su carácter probabilístico.
No obstante, los autores demuestran que, mediante una interacción iterativa y bien dirigida con la IA, es posible alcanzar resultados estables y robustos, acercando esta tecnología a los estándares exigidos en la investigación académica.
“Diferentes modelos de lenguaje pueden darte respuestas distintas, igual que pasaría si le hicieras la misma pregunta a diferentes científicos. Aquí la clave está en trabajar con ellos haciendo preguntas una y otra vez. Si los usas correctamente, no importa que digan cosas un poco diferentes, porque al final siempre convergen en el mismo núcleo esencial”, ha indicado el investigador del BSC Miguel Vázquez, tercer autor del trabajo.
Los servidores MCP diseñados por el BSC se encuentran ya disponibles en acceso abierto para toda la comunidad investigadora. El centro remarca que este estudio marca un punto de partida para el uso de agentes inteligentes en la aceleración del diseño de modelos biológicos y gemelos digitales aplicados al análisis de enfermedades como el cáncer.