MarkTechPostは、Colab上で再現可能なマルチエージェントAIワークフローを構築するチュートリアルを公開しましたです。
この手法では、OpenAIのモデルを「主研究者（Principal Investigator）」として用い、各専門エージェントの出力を統合した専門家向けレポートを生成しますです。
ワークフローは、遺伝子制御ネットワーク解析、タンパク質間相互作用予測、代謝経路の最適化、細胞シグナル伝達の動的シミュレーションの4モジュールで構成されていますです。
遺伝子側では、合成データから相関に基づく関連推定やハブ・サンク遺伝子の次数解析、発現の分散による動態の大きい遺伝子の抽出を行いますです。
タンパク質相互作用では、合成したペア特徴を用いてロジスティック回帰で相互作用確率を推定し、ROC-AUCなどで性能評価した上で候補ペアを上位抽出しますです。
代謝では、酸素・基質の制約下で反応フラックスを乱択探索し、バイオマスやATP産生を目的関数として最良配分を選びますです。
シグナル伝達では、受容体からキナーゼ、転写因子、フォスファターゼへ至る状態を時系列で更新し、ピーク時刻や最終状態を要約しますです。
さらに、ネットワーク可視化や結果のJSON保存、各モジュール要約表の作成まで一連の流れをColabで実行できる内容です。
参照元：2026/05/03 「Build a Multi-Agent AI Workflow for Biological Network Modeling, Protein Interactions, Metabolism, and Cell Signaling Simulation」 https://www.marktechpost.com/2026/05/02/build-a-multi-agent-ai-workflow-for-biological-network-modeling-protein-interactions-metabolism-and-cell-signaling-simulation/
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