Штучний інтелект Google DeepMind зробив прорив у пошуку нових методів лікування раку завдяки біомоделі Cell2Sentence-Scale, що містить 27 мільярдів параметрів. Ця модель не лише аналізує дані на рівні окремих клітин, а й самостійно формулює та експериментально перевіряє наукові гіпотези.
Про це розповідає Finway
Новий підхід до підсилення імунної відповіді
У співпраці з Єльським університетом команда DeepMind використала модель Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale), побудовану на архітектурі Gemma. Основне досягнення — виявлення препарату сілмітасертіб (CX-4945), який може посилювати імунну видимість пухлинних клітин. Завдяки цьому препарату імунна система краще розпізнає та реагує на пухлини, що відкриває новий напрямок для розробки ефективних методів терапії.
Для підтвердження гіпотези C2S-Scale проаналізувала вплив понад 4000 різних речовин за умов активної імунної сигналізації. Результати показали, що сілмітасертіб суттєво підвищує презентацію антигену — ключового процесу, який активує імунну відповідь. Важливо, що цей ефект спостерігається лише за умов активної імунної системи.
Експериментальні підтвердження та перспективи
Лабораторні дослідження на людських клітинах підтвердили здогад моделі: при комбінуванні силмітасертібу з малою дозою інтерферону рівень антигенної презентації зріс на 50%. Це перший випадок, коли штучний інтелект запропонував нову, раніше не описану комбінацію, яка має значний клінічний потенціал.
“DeepMind зазначає, що масштабування біомоделей дає змогу не тільки точніше прогнозувати, а й породжувати принципово нові ідеї.”
Зараз дослідники Єльського університету продовжують вивчати механізми дії виявленого ефекту і перевіряють інші прогнози системи. За словами CEO Google Сундара Пічаї, це відкриття може стати основою для нових клінічних досліджень та підсилює роль штучного інтелекту у фундаментальних біологічних дослідженнях. Всі напрацювання, включно з кодом і моделями, вже доступні на платформах Hugging Face і GitHub, а препринт дослідження опубліковано на ресурсі bioRxiv.
Водночас експерти наголошують, що отримані результати ще не пройшли процедуру рецензування, тому потребують додаткової перевірки та підтвердження ефективності для практичного застосування у терапії.