薬剤発見は複雑で時間のかかるプロセスです。
研究者は膨大な科学文献、臨床試験データ、分子データベースを参照する必要があります。
Genentech や AstraZeneca などの生命科学分野の顧客は、AIエージェントやその他の生成AIツールを使用して科学的発見のスピードを向上させています。
Amazon Bedrock の完全管理機能
これらの組織の開発者は、Amazon Bedrock の完全管理機能を既に使用して、初期の薬物標的同定から医療提供者エンゲージメントまで、さまざまなユースケースのドメイン固有ワークフローを迅速にデプロイしています。
Strands Agents SDK とは
より複雑なユースケースでは、オープンソースの Strands Agents SDK を使用することが有益かもしれません。
Strands Agents は、AIエージェントの開発と実行にモデル駆動型アプローチを採用しています。
この SDK は、カスタムおよび内部の大規模言語モデル（LLM）ゲートウェイを含むほとんどのモデルプロバイダーと連携し、Python アプリケーションをホストする場所にエージェントをデプロイできます。
研究アシスタントの機能
この記事では、Strands Agents と Amazon Bedrock を使用して薬剤発見のための強力な研究アシスタントを作成する方法を実演します。
このAIアシスタントは、Model Context Protocol（MCP）を使用して複数の科学データベースを同時に検索し、その結果を統合して、薬物標的、疾患メカニズム、治療領域に関する包括的なレポートを生成できます。
ソリューション概要
このソリューションは、Strands Agents を使用して高性能な基盤モデル（FM）を arXiv、PubMed、ChEMBL などの一般的な生命科学データソースと接続します。
MCP サーバーを迅速に作成してデータをクエリし、結果を会話型インターフェースで表示する方法を実演します。
協調型エージェントアーキテクチャ
連携して動作する小さく焦点を絞ったAIエージェントは、単一のモノリシックエージェントよりも優れた結果を生み出すことが多くあります。
このソリューションでは、それぞれが独自のFM、指示、ツールを持つサブエージェントのチームを使用します。
オーケストレーターエージェントがユーザークエリを処理し、情報検索用のサブエージェントと計画、統合、レポート生成用のサブエージェントにルーティングします。
技術的実装詳細
基盤モデルの定義
Strands Agents の BedrockMode lクラスを使用して Amazon Bedrock の基盤モデルへの接続を定義することから始めます。
デフォルトモデルとして Anthropic社 の Claude 3.7 Sonnet を使用します。
MCP ツールの定義
MCP は、AIアプリケーションが外部環境とどのように相互作用するかの標準を提供します。
生命科学ツールやデータセット用のものを含め、数千の MCP サーバーが既に存在しています。
このソリューションでは、以下のための MCP サーバー例を提供します：
arXiv – 学術論文のオープンアクセスリポジトリ
PubMed – 生物医学文献の査読済み引用
ChEMBL – 薬物様特性を持つ生物活性分子のキュレートされたデータベース
ClinicalTrials.gov – 臨床研究の米国政府データベース
Tavily Web Search – パブリックインターネットから最新ニュースやその他のコンテンツを見つける API
実際の使用例：最新の乳がん研究の探索
新しいアシスタントをテストするために、チャットインターフェースを起動し、研究エージェントとの典型的な会話を行うことができます。
例えば「HER2 に関する最新ニュース、最新研究、関連化合物、進行中の臨床試験を含むレポートを生成してください」とアシスタントに尋ねると、アシスタントはまず利用可能なさまざまなツールを使用して包括的な研究計画を立てます。
HER2 に関する最新ニュースの Web 検索、PubMed と arXiv での科学論文、ChEMBL での HER2 関連化合物、進行中の臨床試験を調べることを決定し、これらの結果を単一のレポートに統合して、引用を含む調査結果の出力ファイルを生成します。
おわりに：AIが切り拓く研究の新時代
科学情報の量が指数関数的に増加し続ける中、Strands Agents のようなフレームワークは薬剤発見に不可欠なツールとなるでしょう。
Strands Agents のオーケストレーション機能、ストリーミング応答、柔軟な設定と、Amazon Bedrock の強力な言語モデルの組み合わせは、AI支援研究の新しいパラダイムを創造します。
このソリューションを独自の研究質問で試し、新しい科学ツールで拡張することを推奨します。
薬剤発見の未来は、人間とAIの協働によって形作られていくのです。
参考：Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock
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