En el ámbito de la ciencia farmacéutica, el desarrollo de nuevos medicamentos es un proceso complejo y prolongado. Sin embargo, compañías como Genentech y AstraZeneca están implementando herramientas de inteligencia artificial (IA) y generativa para agilizar esta tarea. Mediante la utilización de la plataforma Amazon Bedrock, estas organizaciones están estableciendo flujos de trabajo específicos que abarcan desde la identificación temprana de dianas farmacológicas hasta la interacción con proveedores de atención médica.
Para atender casos de uso más complejos, se está considerando el uso de Strands Agents SDK, una plataforma de código abierto que aplica un enfoque basado en modelos para el desarrollo y operación de agentes de IA. Strands Agents es compatible con diversos proveedores de modelos, permitiendo una integración que incluye accesos de lenguaje específicos y uso interno. Este enfoque facilita la implementación de agentes en entornos que alojan aplicaciones de Python.
Recientemente, se ha desarrollado un nuevo asistente de investigación que integra Strands Agents y Amazon Bedrock. Este asistente tiene la capacidad de consultar múltiples bases de datos científicas simultáneamente a través del Model Context Protocol (MCP). Además, puede sintetizar hallazgos y elaborar informes detallados sobre objetivos farmacológicos, mecanismos de enfermedades y áreas terapéuticas. Este recurso se encuentra disponible como un ejemplo dentro de la herramienta de agentes de salud y ciencias de la vida de código abierto.
La solución conecta modelos de alto rendimiento con datos relevantes en ciencias de la vida, procedentes de fuentes reconocidas como arXiv, PubMed y ChEMBL. Investigaciones indican que equipos pequeños de agentes de IA pueden superar los resultados de un único agente más amplio. La arquitectura de esta solución se basa en un agente orquestador que gestiona las consultas de los usuarios y las redirige a sub-agentes especializados, dependiendo de la necesidad de recuperar información o generar planes y síntesis.
Actualmente, el asistente se encuentra en fase de pruebas y se ofrece una interfaz de chat que permite evaluar su efectividad en diversas consultas de investigación. Por ejemplo, un usuario puede solicitar un informe sobre el receptor HER2 en el contexto de la investigación sobre cáncer de mama. El asistente tiene la capacidad de generar un plan de trabajo que incluye la búsqueda de noticias recientes, artículos científicos y ensayos clínicos en curso, además de sintetizar toda esta información en un único informe.
Además de la elaboración de informes, este asistente elimina la necesidad de definir un proceso estricto para cada tarea, ya que tiene la habilidad de determinar qué herramientas utilizar y en qué secuencia. Ante el crecimiento exponencial de la información científica, herramientas como Strands Agents se están convirtiendo en recursos indispensables en la búsqueda de nuevos fármacos.
