生物工学：研究論文を対話可能で信頼性の高いAIエージェントとして捉え直す
Nature 658, 8138 doi: 10.1038/s41586-026-11044-y
本研究で我々は、研究論文を人工知能（AI）エージェントに変換する自動化フレームワーク、Paper2Agentを紹介する。Paper2Agentは、研究成果を受動的な成果物から、その使用と発見を加速する能動的なシステムへと転換する。従来の研究論文では、読者が論文のコード、データ、手法を理解した上で、自身の研究に適合させなければならず、研究成果の普及と再利用の障壁となっている。Paper2Agentは、論文を仮想の責任著者として機能するAIエージェントに変換し、その論文原稿、補足資料、データセット、コード、ワークフローを、静的なテキストではなく、能動的でエージェントネイティブな知識として利用可能にすることで、この課題に対処する。Paper2Agentはまず、複数のエージェントを用いて論文とコードベースを解析し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを構築した後、テストを生成・実行することにより、MCPを改良して堅牢性を高める。こうして得られた論文MCPは、Claude Codeなどのチャットエージェントに接続でき、論文のツールやワークフローを呼び出しながら、自然言語による複雑な科学的クエリを実行できる。我々は、事例研究を通じてPaper2Agentの有効性を実証した。Paper2Agentは、AlphaGenomeを活用してゲノムバリアントを解釈するエージェントと、ScanpyおよびTISSUE（transcript imputation with spatial single-cell uncertainty estimation）に基づいて、単一細胞トランスクリプトミクス解析および空間トランスクリプトミクス解析を行うエージェントを作成した。我々は、これらのエージェントが、元となった論文の結果を再現するとともに、ユーザーの新規クエリにも対応することを確認した。Paper2Agentはさらに、乾癬の原因遺伝子の優先順位付けに向けて協働する複数のエージェントを作成した。Paper2Agentは、静的な論文を対話可能なAIエージェントへと転換することで、知識普及のパラダイムと、AI共同研究者が協働するエコシステムをもたらす。
