La svolta dell’intelligenza artificiale di Google nel trattamento del cancro: introduzione della scala Cell2Sentence 27B
Google ha compiuto un passo significativo nell’ambito dell’intelligenza artificiale nella ricerca medica introducendo la Cell2Sentence Scale 27B (C2S-Scale), parte della sua innovativa famiglia di modelli Gemma. Questo modello di intelligenza artificiale avanzato ha consentito ai ricercatori di identificare un nuovo percorso che potrebbe migliorare l’efficacia dell’immunoterapia contro i tumori resistenti.
Sviluppo collaborativo con l’Università di Yale
In collaborazione con i ricercatori dell’Università di Yale, Google ha sviluppato questo modello all’avanguardia con ben 27 miliardi di parametri. C2S-Scale è specializzato nell’interpretazione del complesso “linguaggio delle singole cellule”, facilitando così un approccio trasformativo all’analisi del comportamento cellulare. Questa capacità consente agli scienziati di scoprire nuove strategie terapeutiche per affrontare malattie come il cancro, un campo spesso caratterizzato da difficoltà nell’individuazione di opzioni terapeutiche efficaci.
Affrontare l’evasione immunitaria nei tumori
Uno degli ostacoli più significativi nel trattamento del cancro è che i tumori possono diventare “freddi”, eludendo il rilevamento immunitario e compromettendo l’efficacia dell’immunoterapia. Il modello C2S-Scale è stato progettato per identificare composti in grado di “riscaldare” questi tumori freddi, prendendo di mira specificamente scenari in cui i segnali immunitari, come l’interferone, risultavano minimamente attivi.
Screening virtuale innovativo a doppio contesto
Utilizzando un approccio di screening virtuale a doppio contesto, C2S-Scale ha analizzato oltre 4.000 farmaci in diverse condizioni: una che enfatizzava la segnalazione immunitaria attiva e l’altra neutra. Il suo obiettivo era quello di individuare i composti che avrebbero dimostrato effetti benefici esclusivamente in ambienti immunoattivi. Sebbene molti farmaci identificati fossero già noti, il modello ha anche rivelato diversi nuovi candidati promettenti.
Scoperte entusiasmanti: il potenziale del Silmitasertib
Tra i risultati degni di nota c’era l’inibitore della chinasi CK2, il silmitasertib (CX-4945).Secondo Google, il modello ipotizzava un significativo aumento della presentazione dell’antigene in presenza di silmitasertib nello scenario “contesto immunitario positivo”, mentre mostrava effetti minimi in contesti neutri. Questa previsione era convincente in quanto introduceva un concetto nuovo nel panorama della ricerca.
Il modello prevedeva un forte aumento della presentazione dell’antigene quando il silmitasertib veniva applicato nel contesto “immuno-contesto positivo”, ma un effetto scarso o nullo in quello “immuno-contesto neutro”.Ciò che rendeva questa previsione così entusiasmante era il fatto che si trattasse di un’idea innovativa.
Sebbene la CK2 sia stata implicata in numerose funzioni cellulari, tra cui quella di modulatore del sistema immunitario, in letteratura non è stato riportato che l’inibizione della CK2 tramite silmitasertib migliori esplicitamente l’espressione dell’MHC-I o la presentazione dell’antigene. Ciò evidenzia che il modello stava generando una nuova ipotesi verificabile, e non si limitava a ripetere fatti noti.
Validazione di laboratorio e implicazioni per l’immunoterapia
Google ha convalidato le previsioni del modello in laboratorio. I test iniziali hanno dimostrato che il silmitasertib da solo non ha avuto alcun effetto significativo, mentre l’interferone ha mostrato un modesto miglioramento. Tuttavia, quando combinati, hanno portato a un notevole aumento del 50% nella presentazione dell’antigene. Ciò suggerisce che il silmitasertib potrebbe svolgere un ruolo cruciale nel migliorare la capacità dei farmaci immunoterapici di riconoscere e combattere i tumori, in particolare nei casi in cui l’attivazione immunitaria rimane bassa.
Ampliare gli orizzonti delle scoperte guidate dall’intelligenza artificiale
La ricerca ha evidenziato il potenziale dei modelli di base biologici su larga scala per andare oltre la semplice analisi dei dati e contribuire attivamente alle scoperte scientifiche. I ricercatori dell’Università di Yale stanno ora esplorando il funzionamento di questa nuova comprensione in diversi contesti immunitari e stanno studiando ulteriori previsioni farmacologiche generate dal modello C2S-Scale.
Collaborazione open source e prospettive future
Il modello Gemma è accessibile al pubblico e open source, disponibile per ulteriori approfondimenti su Hugging Face e GitHub. Google incoraggia le comunità scientifiche a sfruttare le capacità del modello per promuovere progressi collaborativi nella ricerca sul cancro.
Per approfondimenti più dettagliati, consultare l’ articolo originale.
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