谷歌新 AI 模型揭示革命性癌症治疗方法

谷歌新 AI 模型揭示革命性癌症治疗方法

谷歌在癌症治疗领域的AI突破：推出Cell2Sentence Scale 27B

谷歌推出了其创新型 Gemma 模型系列中的 Cell2Sentence Scale 27B（C2S-Scale），在医学研究领域的人工智能领域取得了重大进展。这一先进的人工智能模型使研究人员能够发现一种新的途径，从而增强针对耐药性癌症肿瘤的免疫疗法的疗效。

与耶鲁大学合作开发

谷歌与耶鲁大学的研究人员合作开发了这一尖端模型，其参数高达 270 亿。C2S-Scale 专注于解读复杂的“单个细胞语言”，从而促进了一种分析细胞行为的变革性方法。这一能力使科学家能够发现新的治疗策略，以应对癌症等疾病，而癌症领域通常缺乏有效的治疗方案。

解决肿瘤免疫逃避问题

癌症治疗的一大难题是肿瘤可能变得“冷”，逃避免疫检测，从而削弱免疫疗法的有效性。C2S-Scale 模型旨在识别能够“温暖”这些冷肿瘤的化合物，尤其针对免疫信号（如干扰素）活性最低的情况。

创新的双重背景虚拟筛选

C2S-Scale 采用双重背景虚拟筛选方法，在不同条件下分析了 4, 000 多种药物：一种强调主动免疫信号传导，另一种则强调中性免疫信号传导。其任务是识别仅在免疫激活环境下才会发挥有益作用的化合物。虽然许多已识别的药物是先前已知的，但该模型也发现了一些有前景的新型候选药物。

令人兴奋的发现：Silmitasertib 的潜力

值得关注的发现之一是CK2激酶抑制剂silmitasertib (CX-4945)。据谷歌称，该模型假设在“免疫背景阳性”情景下，silmitasertib的存在会显著增强抗原呈递，而在中性环境下则影响甚微。这一预测令人信服，因为它为研究领域引入了一个全新的概念。

该模型预测，在“免疫背景阳性”条件下使用silmitasertib，抗原呈递量会显著增加，但在“免疫背景中性”条件下，抗原呈递量几乎没有变化。这一预测之所以如此令人兴奋，是因为它是一个新颖的想法。

尽管CK2参与多种细胞功能，包括作为免疫系统的调节剂，但文献中尚未报道通过silmitasertib抑制CK2可明确增强MHC-I表达或抗原呈递。这凸显了该模型正在生成一个新的、可验证的假设，而不仅仅是重复已知的事实。

实验室验证及其对免疫治疗的影响

谷歌在实验室环境中验证了该模型的预测。初步测试表明，单独使用 Silmitasertib 无显著效果，干扰素则略有增强。然而，当两者联合使用时，抗原呈递显著增加了 50%。这表明 Silmitasertib 可能在提高免疫治疗药物识别和对抗肿瘤的能力方面发挥关键作用，尤其是在免疫激活水平较低的情况下。

拓展人工智能驱动的发现视野

这项研究凸显了大规模生物基础模型的潜力，它不仅可以用于数据分析，还能为科学发现做出积极贡献。耶鲁大学的研究人员目前正在探索这一新发现如何在各种免疫环境下发挥作用，并正在研究由 C2S-Scale 模型生成的更多药物预测。

开源合作与未来前景

Gemma 模型是公开开源的，您可以在Hugging Face和GitHub上进行进一步探索。Google 鼓励科学界利用该模型的功能来促进癌症研究的合作进步。

欲了解更详细的见解，请参阅原始来源文章。

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