BSC: l'esborrany d'un bessó digital de tumor, en 10 minuts

Segons el BSC, de mesos a deu minuts

El Barcelona Supercomputing Center, el centre nacional de supercomputació amb seu a Barcelona, va presentar el 23 de setembre de 2026 un treball que ja estava publicat des del juny. L'article científic va sortir el 15 de juny a npj Systems Biology and Applications, una revista del grup Nature, en la versió acceptada i revisada per parells, abans de la maquetació final.

Fins ara, muntar el model digital d'un tumor obligava a revisar molta bibliografia, formar-se en programes especialitzats i dominar diversos llenguatges de programació. El BSC calcula que això portava mesos, si no anys. Amb el seu sistema, diu, un investigador amb coneixements del camp i una certa soltesa amb aquests programes pot descriure el problema biològic en llenguatge corrent.

L'agent fa d'intermediari

El BSC no ha creat cap agent nou. El que ha fet és donar a agents que ja existien la capacitat de fer servir programes científics que tampoc no són nous, perquè facin de pont entre l'investigador i aquestes eines. El científic explica què vol estudiar i l'agent tradueix la petició en els passos que cada programa entén.

«Amb aquest avenç hem enderrocat del tot les barreres que separaven els biòlegs experimentals de les eines avançades de modelització», explica Marco Ruscone, investigador del BSC i primer autor de l'article. «És molt semblant a fer servir ChatGPT: no cal escriure ni una línia de codi».

MCP, l'endoll entre la IA i tres programes

La peça tècnica del treball són els servidors MCP que ha desenvolupat el BSC. Cadascun exposa a l'agent un programa de biologia computacional: NeKo, que construeix xarxes de regulació gènica; MaBoSS, que simula models booleans, i PhysiCell, que munta models multicel·lulars basats en agents. Els servidors són oberts per a la comunitat científica.

La prova, cèl·lules canceroses davant del factor de necrosi tumoral

El cas que demostra l'article és un model multiescala del que els passa a les cèl·lules canceroses quan reben el TNF, un senyal del sistema immunitari. Es va fer íntegrament en llenguatge natural: sense programar a mà, sense editar paràmetres directament i sense modificar a mà els fitxers del model.

Els autors van provar el sistema amb diversos models de llenguatge, sense que la nota ni el resum de l'article diguin quins. Conclouen que funciona amb models diferents, però que les variacions entre ells obliguen a una validació rigorosa. També aborden la reproductibilitat, difícil de garantir amb models probabilístics, i sostenen que una interacció iterativa i dirigida dona resultats consistents.

«Models de llenguatge diferents et poden donar respostes diferents, igual que científics diferents», resumeix Miguel Vázquez, investigador del BSC i coautor de l'article. «La clau és treballar-hi de manera iterativa, preguntant una vegada i una altra».

Un primer pas signat a Barcelona

Signen l'article Marco Ruscone, Miguel Vázquez i Alfonso Valencia, investigador principal de l'estudi i director del Departament de Ciències de la Vida del BSC. «Els agents d'IA ja automatitzen tasques rutinàries, però el seu veritable potencial transformador és a resoldre reptes científics complexos, com crear bessons digitals de sistemes cel·lulars», diu Valencia, que qualifica l'estudi d'«un primer pas important».

Segons el mateix article, el financen el programa Horitzó de la Unió Europea, amb el projecte Critical Action Planning over Extreme-Scale Data; el projecte DARE, Digital Autonomy with RISC-V in Europe, amb el suport del Ministeri de Ciència, Innovació i Universitats, l'Agència Estatal de Recerca i els fons NextGenerationEU, i l'Empresa Comuna EuroHPC, la iniciativa europea de supercomputació. L'article dona les gràcies, a més, a la iniciativa Bioinfo4Women del BSC.