La startup Biostate AI, spécialisée dans l’intelligence artificielle générative, a récemment lancé K-Dense Beta, un système multi-agents qui vise à réduire les délais de recherche biomédicale de plusieurs années à quelques jours. En collaboration avec le professeur David Sinclair de l’École de Médecine de Harvard, Biostate AI a démontré l’efficacité de cette technologie dans le domaine de la recherche sur le vieillissement et la longévité. Contrairement à d’autres systèmes qui se concentrent sur des aspects spécifiques de la recherche, K-Dense est conçu pour gérer des cycles de recherche entiers, utilisant une suite d’agents IA spécialisés capables de concevoir des expériences, d’interpréter des données biologiques, de passer en revue la littérature, d’effectuer des analyses, d’exécuter du code dans des environnements sécurisés et de produire des rapports prêts à être publiés. Dans le domaine de la science du vieillissement et de la longévité, où les chercheurs font face à des volumes de données massifs et à de longues échelles de temps biologiques, la capacité d’exécuter des études complètes et vérifiables dans des délais considérablement réduits pourrait aider à accélérer de nouvelles découvertes. Récemment, K-Dense a été mis à l’épreuve au laboratoire de Sinclair, où il a été chargé de développer une horloge de vieillissement transcriptomique. Le système a analysé un ensemble de données de plus de 600 000 profils d’expression d’ARN, réduisant ce nombre à 60 000 échantillons de haute qualité et identifiant 5 000 gènes clés parmi plus de 50 000 possibilités. Les résultats de cette étude, récemment publiés dans un document préimprimé, montrent que l’IA a analysé d’énormes ensembles de données, identifié des marqueurs génétiques clés du vieillissement et construit des modèles prédictifs qui estiment non seulement l’âge biologique, mais fournissent également des mesures d’incertitude pour chaque prédiction. Sinclair a déclaré que K-Dense leur a permis de réaliser une étude de recherche complète en seulement quelques semaines, un travail qui nécessiterait normalement des mois ou des années d’analyse experte. De plus, la fonction d’estimation de confiance est particulièrement intéressante, car elle pourrait permettre aux chercheurs et aux cliniciens de savoir quand et où les prédictions pourraient être moins fiables, par exemple lors de transitions biologiques ou dans des populations particulièrement hétérogènes. Selon Biostate, l’architecture de K-Dense Beta imite une équipe de scientifiques indépendants, où les agents vérifient mutuellement leur travail contre des bases de données externes et intègrent les résultats dans le processus pour assurer la traçabilité et minimiser les erreurs. En intégrant des pipelines bioinformatiques standards, des bases de données curées et des outils tels qu’AlphaFold, le système peut également se connecter de manière modulaire à des logiciels externes via le Model Context Protocol, élargissant ainsi son champ d’application dans le domaine biomédical. K-Dense fonctionne sur Gemini 2.5 Pro de Google Cloud et a surpassé des modèles largement utilisés tels que GPT-5, GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet dans un test de bioinformatique. Biostate a récemment levé 12 millions de dollars lors d’une Série A et a élargi ses collaborations avec des hôpitaux, des centres académiques et des partenaires biopharmaceutiques aux États-Unis, en Chine et en Inde. Actuellement, K-Dense Beta est testé avec des partenaires sélectionnés, une disponibilité plus large étant prévue plus tard dans l’année. Gopinath, le CTO de Biostate, a exprimé que la crise actuelle dans le domaine scientifique réside dans le fait qu’il y a trop de données et pas assez de ressources pour les évaluer. Avec K-Dense, ils ont créé un scientifique IA capable de travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, accélérant ainsi considérablement la découverte tout en maintenant des normes scientifiques rigoureuses. Source : https://longevity.technology/news/new-ai-tool-demonstrates-potential-to-accelerate-longevity-research/
