Abstract B016: Multi-Agent Framework for Deep Research in Cancer Immunogenomics via TCR Datasets and Scientific Literature Search
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in cancer immunogenomics and the emergence of agentic artificial intelligence highlight the urgent need and opportunity for analytical frameworks capable of integrating large-scale immune repertoire datasets with scientific literature to accelerate discovery and hypothesis generation. We propose a novel, conceptual multi-agent framework designed to iteratively query and analyze publicly available T-cell receptor (TCR) databases—such as VDJdb, and TCRdb—alongside automated literature retrieval, enabling deeper exploration of immunological signatures associated with adverse events in cancer treatments. Our approach utilizes LangGraph to orchestrate specialized agents built with PydanticAI to ensure structured and robust interactions with diverse data sources. Within this system, an orchestrator agent manages user queries and delegates tasks to dedicated agents responsible for immune repertoire data extraction, scientific literature mining, and integrative analysis. We have implemented a version of the Data Agent, which queries immune repertoire datasets using natural language to generate analyses and visualizations. This initial agent can perform complex diversity analyses, identification of unique clonotypes, and statistical comparisons between patient groups experiencing different clinical outcomes. We are finalizing iterative refinement and integration with external scientific knowledge sources. In the proposed framework, iterative reasoning cycles will allow agents to dynamically refine queries and hypotheses based on intermediate findings, while observability tools will continuously monitor agent performance, interactions, and system health to ensure reliability and transparency. Illustrative use cases highlight the framework's potential applications, including: (1) detection of immune-related adverse events (irAEs) during immunotherapy by identifying characteristic TCR motifs, and (2) identification of biomarkers predictive of adverse events in combination therapies through comparative TCR analyses. Structured outputs from the system encompass detailed reports and visual summaries, clearly mapping the analytical journey from raw data queries through iterative reasoning to final hypotheses, explicitly highlighting the chain of thought, responsibilities, and contributions of each agent involved. Designed with flexibility and scalability in mind, our framework supports deployment locally as a Python application, within Docker environments, or exposed via an API, facilitating seamless integration into diverse research workflows. Furthermore, we intend to release the framework as an open-source project to encourage collaboration and community-driven advancements. Citation Format: Samuel Torres-Florez, Ramanandan Prabhakaran, Rajat Mohindra, Adrian B. Roth, Cameron MacPherson. Multi-Agent Framework for Deep Research in Cancer Immunogenomics via TCR Datasets and Scientific Literature Search [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».