En el ámbito de la ciencia farmacéutica, la búsqueda de nuevos medicamentos es un proceso intrincado y que requiere mucho tiempo. Sin embargo, empresas como Genentech y AstraZeneca están aprovechando herramientas de inteligencia artificial (IA) para acelerar este proceso. Estas organizaciones utilizan las características de Amazon Bedrock para implementar flujos de trabajo específicos, desde la identificación temprana de dianas farmacológicas hasta la interacción con proveedores de atención médica.
Para abordar casos de uso más complejos, se considera el uso de Strands Agents SDK, una plataforma de código abierto que adopta un enfoque basado en modelos para la creación y operación de agentes de IA. Esta plataforma funciona con la mayoría de los proveedores de modelos, permitiendo que los agentes se implementen en un entorno donde se alojan aplicaciones de Python.
Un nuevo asistente de investigación desarrollado con Strands Agents y Amazon Bedrock es capaz de consultar múltiples bases de datos científicas a la vez mediante el Model Context Protocol (MCP). Este asistente puede sintetizar hallazgos y generar informes exhaustivos sobre objetivos farmacológicos y áreas terapéuticas. Ya está disponible como ejemplo en la herramienta de agentes de salud y ciencias de la vida de código abierto.
La solución conecta modelos de alto rendimiento con datos comunes de ciencias de la vida, como arXiv, PubMed y ChEMBL. Se ha demostrado que equipos de agentes de IA pequeños y especializados pueden ofrecer mejores resultados que un único agente masivo. La arquitectura de esta solución incluye un agente orquestador que gestiona consultas de usuarios y las redirige a sub-agentes según la necesidad.
El asistente está en fase de pruebas y ofrece una interfaz de chat para evaluar su efectividad en diversas consultas de investigación. Un usuario podría solicitar, por ejemplo, un informe sobre el receptor HER2 en investigación sobre cáncer de mama, y el asistente generaría un plan de trabajo que incluya búsqueda de noticias, artículos científicos y ensayos clínicos, sintetizando todos estos datos en un informe.
Además de crear informes, el asistente asegura que no es necesario definir un proceso paso a paso para cada tarea, ya que puede decidir qué herramientas utilizar y en qué orden. A medida que la información científica crece exponencialmente, marcos como Strands Agents se están volviendo esenciales para la investigación en la búsqueda de nuevos fármacos.
