Rewolucyjne leczenie raka zaprezentowane przez nowy model sztucznej inteligencji Google

Rewolucyjne leczenie raka zaprezentowane przez nowy model sztucznej inteligencji Google

Przełom Google w dziedzinie sztucznej inteligencji w leczeniu raka: Przedstawiamy skalę Cell2Sentence 27B

Google poczyniło znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji w badaniach medycznych, wprowadzając skalę Cell2Sentence Scale 27B (C2S-Scale), będącą częścią innowacyjnej rodziny modeli Gemma. Ten zaawansowany model sztucznej inteligencji umożliwił naukowcom zidentyfikowanie nowej ścieżki, która mogłaby zwiększyć skuteczność immunoterapii w leczeniu opornych nowotworów.

Współpraca rozwojowa z Uniwersytetem Yale

We współpracy z naukowcami z Uniwersytetu Yale, Google opracował ten nowatorski model, obejmujący imponującą liczbę 27 miliardów parametrów. C2S-Scale specjalizuje się w interpretacji złożonego „języka pojedynczych komórek”, umożliwiając w ten sposób przełomowe podejście do analizy zachowań komórkowych. Ta możliwość pozwala naukowcom odkrywać nowe strategie terapeutyczne w walce z chorobami takimi jak nowotwory – dziedziną często naznaczoną wyzwaniami w zakresie skutecznych metod leczenia.

Rozwiązywanie problemu unikania odpowiedzi immunologicznej w nowotworach

Jedną z istotnych przeszkód w leczeniu raka jest to, że guzy mogą stać się „zimne”, co utrudnia ich wykrycie przez układ immunologiczny i osłabia skuteczność immunoterapii. Model skali C2S został opracowany w celu identyfikacji związków, które mogłyby „ogrzać” te zimne guzy, ze szczególnym uwzględnieniem scenariuszy, w których sygnały immunologiczne – takie jak interferon – okazały się minimalnie aktywne.

Innowacyjne wirtualne przesiewanie w podwójnym kontekście

Wykorzystując dwukontekstowe podejście do wirtualnego przesiewu, C2S-Scale przeanalizował ponad 4000 leków w różnych warunkach: w jednym z nich kładziono nacisk na aktywną sygnalizację immunologiczną, a w drugim na neutralne. Jego zadaniem było oznaczenie związków, które wykazywałyby korzystne działanie wyłącznie w środowiskach aktywnych immunologicznie. Chociaż wiele zidentyfikowanych leków było znanych wcześniej, model ujawnił również kilka obiecujących, nowych kandydatów.

Ekscytujące odkrycia: potencjał silmitasertib

Wśród godnych uwagi odkryć znalazł się inhibitor kinazy CK2, silmitasertib (CX-4945).Według Google, model ten postawił hipotezę o znaczącym wzmocnieniu prezentacji antygenu w obecności silmitasertibu w scenariuszu „pozytywnym w kontekście immunologicznym”, wykazując jednocześnie minimalne efekty w warunkach neutralnych. Ta prognoza była przekonująca, ponieważ wprowadziła nową koncepcję do środowiska badawczego.

Model przewidywał znaczny wzrost prezentacji antygenu po podaniu silmitasertib w warunkach „pozytywnego kontekstu immunologicznego”, ale niewielki lub żaden efekt w warunkach „neutralnego kontekstu immunologicznego”.To przewidywanie było tak ekscytujące, ponieważ stanowiło nowatorski pomysł.

Chociaż CK2 jest powiązana z wieloma funkcjami komórkowymi, w tym z funkcją modulatora układu odpornościowego, w literaturze nie opisano jednoznacznie, aby hamowanie CK2 za pomocą silmitasertib zwiększało ekspresję MHC-I lub prezentację antygenu. Wskazuje to na fakt, że model ten generował nową, weryfikowalną hipotezę, a nie jedynie powtarzał znane fakty.

Walidacja laboratoryjna i implikacje dla immunoterapii

Google zweryfikowało przewidywania modelu w warunkach laboratoryjnych. Wstępne testy wykazały, że sam silmitasertib nie miał istotnego wpływu, a interferon wykazał niewielką poprawę. Jednak w połączeniu, skutkowało to znaczącym, 50-procentowym wzrostem prezentacji antygenu. Sugeruje to, że silmitasertib może odegrać kluczową rolę w poprawie zdolności leków immunoterapeutycznych do rozpoznawania i zwalczania nowotworów, szczególnie w przypadkach, gdy aktywacja układu odpornościowego pozostaje niska.

Rozszerzanie horyzontów w odkryciach opartych na sztucznej inteligencji

Badania podkreśliły potencjał modeli biologicznych na dużą skalę, wykraczających poza zwykłą analizę danych i aktywnie przyczyniających się do odkryć naukowych. Naukowcy z Uniwersytetu Yale badają obecnie, jak ta nowo odkryta wiedza funkcjonuje w różnych kontekstach immunologicznych i analizują dodatkowe prognozy dotyczące leków generowane przez model C2S-Scale.

Współpraca Open Source i przyszłe perspektywy

Model Gemma jest publicznie dostępny i ma otwarte oprogramowanie, dostępne do dalszych badań na Hugging Face i GitHub. Google zachęca środowiska naukowe do wykorzystania potencjału tego modelu w celu wspierania wspólnych postępów w badaniach nad rakiem.

Więcej szczegółów znajdziesz w oryginalnym artykule źródłowym.

Powiązane artykuły:

Google NotebookLM wprowadza natywną obsługę renderowania LaTeX
Battlefield 6 zmienia liczbę biletów w trybie podboju, frustrując graczy

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *