Автор: Денис Аветисян
Новая система глубокого поиска на базе ИИ позволяет значительно расширить возможности выявления перспективных активов для инвестиций и разработки лекарственных препаратов.
Представлен новый эталон полноты поиска и продемонстрировано превосходство многоагентной системы Bioptic Agent над существующими коммерческими решениями в выявлении релевантных биофармацевтических активов.
В условиях растущей глобальной конкуренции в биофармацевтической отрасли, значительная часть инновационных разработок происходит за пределами США и часто остается незамеченной традиционными методами поиска. В работе ‘Hunt Globally: Deep Research AI Agents for Drug Asset Scouting in Investing, Business Development, and Search & Evaluation’ предложен новый подход к выявлению перспективных лекарственных кандидатов с использованием интеллектуальных агентов глубокого поиска. Показано, что разработанная система Bioptic Agent, основанная на древовидном обучении и предназначенная для работы с многоязычными источниками, существенно превосходит существующие коммерческие аналоги по полноте и точности выявления релевантных активов. Сможет ли подобный подход радикально изменить процесс поиска и оценки инновационных лекарственных препаратов и ускорить внедрение новых технологий в здравоохранение?
Поиск в Фармацевтическом Пространстве: Вызовы и Перспективы
Традиционный поиск перспективных лекарственных препаратов, или «drug asset scouting», исторически опирается на трудоемкий ручной анализ и ограниченные поисковые запросы в сети. Этот подход часто приводит к неполному охвату доступной информации и упущению ценных возможностей. Специалисты вынуждены просматривать огромные объемы научных публикаций, патентных заявок и отраслевых отчетов, что требует значительных временных затрат и не гарантирует выявление всех релевантных активов. В результате, компании могут упускать перспективные соединения на ранних стадиях разработки, либо переплачивать за приобретение прав на уже известные, но недостаточно изученные препараты. Недостаточная автоматизация и зависимость от субъективной оценки экспертов существенно ограничивают эффективность процесса и повышают риски принятия неоптимальных решений.
Современные методы поиска и анализа фармацевтических активов сталкиваются с серьезными трудностями при объединении информации из различных источников и на разных языках. Отсутствие эффективных инструментов для автоматического перевода, структурирования и сопоставления данных из научных публикаций, патентной документации, клинических исследований и баз данных, приводит к фрагментарности картины и упущению ценных связей. Это особенно актуально для новых молекул и перспективных направлений исследований, где ключевая информация может быть рассеяна по всему миру и представлена на разных языках. В результате, комплексный анализ становится трудоемким, дорогостоящим и подверженным ошибкам, что замедляет процесс разработки инновационных лекарственных препаратов и ограничивает возможности для выявления скрытых потенциалов.
Высокая частота «галлюцинаций» — ложных срабатываний — в системах поиска лекарственных средств, основанных на больших языковых моделях (LLM), требует принципиально нового подхода к обеспечению достоверности информации. Использование LLM для автоматизированного поиска зачастую приводит к генерации неверных или недостоверных данных о потенциальных лекарственных активах, что критически снижает эффективность процесса. Поэтому, необходима разработка систем, в которых приоритетом является верификация данных и подтверждение фактов из надежных источников, а не просто генерация текста. Интеграция LLM с базами данных, содержащими проверенную научную информацию, и использование алгоритмов, способных оценивать достоверность источников, представляется ключевым решением для минимизации ложных срабатываний и повышения точности поиска перспективных лекарственных средств.
Bioptic Agent: Древовидная Стратегия Глубокого Исследования
Система Bioptic Agent использует древовидную стратегию исследования для систематического анализа перспективных лекарственных средств, что позволяет эффективно распределять вычислительные ресурсы. Данный подход предполагает построение иерархической структуры, где каждый узел представляет собой определенный аспект исследуемого соединения или связанную с ним информацию. В процессе исследования система последовательно расширяет ветви дерева, анализируя новые данные и приоритезируя наиболее перспективные направления. Такая организация позволяет избежать неэффективного перебора всех возможных вариантов и сосредоточиться на наиболее релевантных областях, оптимизируя использование вычислительной мощности и сокращая время, необходимое для проведения глубокого анализа.
Система Bioptic Agent использует параллельную обработку запросов на нескольких языках для расширения области поиска за пределы англоязычных источников. Такой подход позволяет анализировать научную литературу, патентные базы и другие данные, опубликованные на различных языках, включая русский, китайский, японский и другие. Это существенно увеличивает охват информации и выявляет возможности, которые могли бы быть упущены при анализе только англоязычных материалов, что особенно важно для поиска новых лекарственных средств и выявления перспективных направлений исследований.
В основе системы Bioptic Agent лежит языковая модель GPT-5.2, обеспечивающая проведение глубокого анализа и исследования сложных данных. GPT-5.2 позволяет системе не только извлекать информацию из различных источников, но и устанавливать взаимосвязи между данными, выявлять закономерности и генерировать новые гипотезы. Архитектура GPT-5.2 позволяет обрабатывать большие объемы информации и эффективно решать задачи, требующие понимания контекста и семантического анализа, что критически важно для исследований в области разработки лекарственных средств. Использование данной модели обеспечивает высокую точность и скорость анализа, позволяя сократить время, необходимое для выявления перспективных кандидатов для дальнейших исследований.
Строгая Валидация: Точность и Полнота Поиска
Агент Bioptic использует две отдельные оценки — Оценщик Точности и Оценщик Полноты — работающие на базе модели GPT-5.1, для оценки качества предсказанных активов. Оценщик Точности определяет, насколько релевантны предсказанные активы, минимизируя ложноположительные результаты. Оценщик Полноты, в свою очередь, оценивает, насколько полно охвачены все необходимые активы, стремясь минимизировать ложноотрицательные результаты. Комбинированное использование этих двух оценок позволяет Bioptic Agent обеспечить комплексную и объективную оценку качества предсказанных данных.
Для обеспечения всесторонней оценки качества предсказанных активов, система Bioptic Agent использует Эталон Полноты (Completeness Benchmark). Этот эталон формируется на основе валидированных данных о программах и запросов инвесторов, что позволяет охватить широкий спектр возможных сценариев и запросов. Использование реальных данных из практики позволяет более точно оценить способность системы находить и предоставлять релевантную информацию, а также выявлять случаи неполного или неточного предсказания.
Система Bioptic Agent продемонстрировала показатель F1-score в 0.797 при оценке полноты данных, используя специально разработанный эталон, состоящий из валидированных данных о программах и запросах инвесторов. Этот результат соответствует точности (Precision) в 0.877 и полноте (Recall) в 0.730. Данные показатели значительно превосходят результаты, полученные от коммерческих систем глубокого анализа, таких как Claude Opus 4.6 (0.562) и Gemini 3 Pro Deep Research (0.506), что подтверждает высокую эффективность Bioptic Agent в задачах оценки качества предсказанных активов.
В ходе сравнительного тестирования Bioptic Agent продемонстрировал превосходство над существующими коммерческими решениями в области глубокого анализа данных. В частности, оценка полноты и точности, полученная Bioptic Agent, составила 0.797 (F1-score), что значительно выше, чем у Claude Opus 4.6 (0.562) и Gemini 3 Pro Deep Research (0.506). Данные результаты подтверждают, что Bioptic Agent обеспечивает более высокую эффективность и надежность при оценке предсказанных активов по сравнению с альтернативными решениями, доступными на рынке.
Непрерывное Совершенствование: Самоанализ и Обучение
Агент Bioptic не является застывшей системой; он обладает способностью к самоанализу, позволяющей оценивать эффективность собственных поисковых стратегий. Этот процесс включает в себя постоянный мониторинг результатов, выявление слабых мест и корректировку алгоритмов для повышения точности и скорости поиска. В отличие от традиционных подходов, где стратегии задаются заранее, Bioptic Agent динамически адаптируется к изменяющимся данным и новым научным открытиям, что позволяет ему непрерывно совершенствовать свои навыки и оптимизировать процесс выявления перспективных лекарственных активов. Такой механизм саморефлексии обеспечивает не только повышение производительности, но и возможность обучения на собственных ошибках, что делает систему особенно эффективной в долгосрочной перспективе.
Система непрерывно совершенствует свою способность к выявлению перспективных активов благодаря механизмам самообучения. В процессе работы, Bioptic Agent анализирует собственные результаты, выявляя закономерности и ошибки в алгоритмах поиска. Эта итеративная процедура позволяет системе постепенно оптимизировать критерии отбора, повышая точность и минимизируя количество ложных срабатываний. В результате, Bioptic Agent не просто выполняет поиск, но и накапливает опыт, становясь все более эффективным инструментом для разведки ценных фармацевтических ресурсов и сокращения времени на поиск перспективных кандидатов.
Адаптивный подход, лежащий в основе Bioptic Agent, позволяет системе непрерывно совершенствоваться в области поиска перспективных лекарственных препаратов. Благодаря способности к самообучению и анализу собственной эффективности, Bioptic Agent не просто идентифицирует релевантные активы, но и оптимизирует стратегии поиска, минимизируя ошибки и повышая точность результатов. Этот процесс постоянного улучшения гарантирует, что система остаётся лидером в сфере скаутинга лекарственных средств, расширяя базу знаний и увеличивая свою эффективность для достижения максимального влияния на процесс разработки новых лекарств. Подобная динамическая природа позволяет Bioptic Agent оперативно реагировать на изменения в научной информации и адаптироваться к новым вызовам в фармацевтической индустрии.
Исследование демонстрирует, что комплексный подход к поиску фармацевтических активов, основанный на многоагентных системах и глубоком анализе данных, значительно превосходит традиционные методы. Как отмечал Клод Шеннон: «Информация — это не сама по себе реальность, а лишь способ описания ее». В данном контексте, Bioptic Agent, используя древовидный поиск и многоязыковую обработку, стремится к наиболее полному описанию ландшафта фармацевтических активов, выявляя релевантные данные, которые могут быть упущены при использовании менее совершенных систем. Особенно важна концепция «полноты» (completeness benchmark), поскольку эффективное выявление активов требует не просто поиска известных данных, а активного исследования и выявления скрытых возможностей.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа выявляет закономерную, но часто игнорируемую истину: поиск информации — это не столько о скорости, сколько о полноте охвата. Системы, стремящиеся к мгновенным ответам, неизбежно жертвуют глубиной, создавая иллюзию знания. Bioptic Agent демонстрирует преимущество структурированного, древовидного исследования, но и здесь кроется ловушка: структура неизбежно упрощает реальность. Настоящая проблема не в оптимизации алгоритмов поиска, а в определении критериев релевантности — что, по сути, является философским вопросом, замаскированным под техническую задачу.
Очевидно, что будущее за многоагентными системами. Однако, простое увеличение числа агентов не решит проблему. Необходим механизм для координации, для разрешения конфликтов между различными точками зрения. Более того, следует признать, что зависимость от больших языковых моделей — это компромисс. Они предоставляют удобство, но взамен требуют огромных вычислительных ресурсов и подвержены галлюцинациям. Простота, в конечном счёте, масштабируется лучше, чем изощрённость.
Следующим шагом видится разработка систем, способных к самооценке, к выявлению собственных ограничений. Система, осознающая, чего она не знает, ценнее системы, уверенно выдающей неверные ответы. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и именно над устойчивостью к сбоям и необходимо сосредоточить усилия. В конечном итоге, задача не в создании идеального инструмента, а в понимании того, как использовать доступные инструменты с максимальной эффективностью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15019.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- HYPE ПРОГНОЗ. HYPE криптовалюта
2026-02-17 13:41