Искусственный интеллект Google DeepMind совершил прорыв в поиске новых методов лечения рака благодаря биомодели Cell2Sentence-Scale, содержащей 27 миллиардов параметров. Эта модель не только анализирует данные на уровне отдельных клеток, но и самостоятельно формулирует и экспериментально проверяет научные гипотезы.
Об этом сообщает Finway
Новый подход к усилению иммунного ответа
В сотрудничестве с Йельским университетом команда DeepMind использовала модель Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale), построенную на архитектуре Gemma. Основное достижение — выявление препарата силмитасертиба (CX-4945), который может усиливать иммунную видимость опухолевых клеток. Благодаря этому препарату иммунная система лучше распознает и реагирует на опухоли, что открывает новый путь для разработки эффективных методов терапии.
Для подтверждения гипотезы C2S-Scale проанализировала влияние более 4000 различных веществ в условиях активной иммунной сигнализации. Результаты показали, что силмитасертиб существенно повышает презентацию антигена — ключевого процесса, который активирует иммунный ответ. Важно, что этот эффект наблюдается только в условиях активной иммунной системы.
Экспериментальные подтверждения и перспективы
Лабораторные исследования на человеческих клетках подтвердили догадку модели: при комбинировании силмитасертиба с малой дозой интерферона уровень антигенной презентации увеличился на 50%. Это первый случай, когда искусственный интеллект предложил новую, ранее не описанную комбинацию, обладающую значительным клиническим потенциалом.
«DeepMind отмечает, что масштабирование биомоделей позволяет не только точнее прогнозировать, но и порождать принципиально новые идеи.»
Сейчас исследователи Йельского университета продолжают изучать механизмы действия выявленного эффекта и проверяют другие прогнозы системы. По словам CEO Google Сундара Пичаи, это открытие может стать основой для новых клинических исследований и усиливает роль искусственного интеллекта в фундаментальных биологических исследованиях. Все наработки, включая код и модели, уже доступны на платформах Hugging Face и GitHub, а препринт исследования опубликован на ресурсе bioRxiv.
В то же время эксперты подчеркивают, что полученные результаты еще не прошли процедуру рецензирования, поэтому требуют дополнительной проверки и подтверждения эффективности для практического применения в терапии.