エンドツーエンドのオミクス解析には、単なるツール選択以上のものが必要である。実用的なエージェントは、データを正しく結び付け、処理を停滞させずに長時間のワークフローを実行し、来歴を保持するとともに、解析の動機となる生物学的結論を再現できなければならない。既存のLLM駆動型バイオインフォマティクスエージェントは、このプロセスの一部を自動化しているが、その運用上の依存関係や結論レベルでの妥当性は不明確であることが多い。本研究では、ユーザーの要求を登録済みワークフローに対応付け、FlowHub上で標準化された上流処理を実行し、ネットワークから隔離されたOpenClawコンテナ内で研究固有の下流解析を実行する、監査可能なエージェントMetaClawを提示する。YAMLレジストリと、計画・投入・ポーリング・完了からなる明示的なライフサイクルにより、ファイルの対応付け、パラメータ、スクリプト、環境、出力をジョブごとのバンドルに記録する。公表済みの4研究の全コホート（769件のメタゲノムプロファイル）を対象とした結果、MetaClawはソルガムのマーカー群を4群中4群、再発寛解型多発性硬化症（RRMS）の特徴量を3件中3件、分類器の上位20特徴量に含まれる標準的な大腸癌（CRC）マーカーを5件中4件、永久凍土のマーカー群を5群中5群再現した。45回のモデル・プロンプト別実行では、上流処理は一貫して完了した一方、下流解析の妥当性はバックエンドと指示の詳細度に依存した。デコイを用いて検証した3つのエンドポイントでは、有意差は認められなかった。48回のアブレーションセッションでは、レジストリ、計画ループ、マニフェストの除去によってそれぞれ異なる性能低下が生じ、特にレジストリの除去は所要時間、ツール呼び出し回数、トークンコストを増加させた。したがってMetaClawは、メタゲノムおよびマイクロバイオームのマルチオミクス解析に向けて、標準化された上流処理、ローカルでの柔軟な解析、結論レベルの検証を、再実行可能な枠組みとして統合する。
https://doi.org/10.64898/2026.07.21.739769