ИИ модель от Google делает шаг к революции в онкотерапии

Искусственный интеллект компании Google DeepMind в сотрудничестве с Йельским университетом совершил крупный прорыв в области исследований рака, представив систему, способную обнаруживать новые биологические закономерности, которые были напрямую подтверждены в живых клетках.

Как сообщает Day.Az со ссылкой на блог Google, новая фундаментальная модель C2S-Scale 27B, анонсированная на днях, является одной из самых больших и сложных систем искусственного интеллекта, созданных для изучения клеточного поведения. Построенная на базе семейства моделей Gemma от Google, она сгенерировала революционную гипотезу о взаимодействии раковых клеток с иммунной системой, что может изменить подход к разработке будущих методов лечения.

Открытие основано на способности искусственного интеллекта понимать "язык" отдельных клеток и определять, как сделать некоторые трудно поддающиеся лечению или "холодные" опухоли видимыми для иммунной системы организма. Такие опухоли обычно уклоняются от иммунного обнаружения, что представляет собой одну из наиболее сложных проблем для иммунотерапии. Обнаружив механизм, который помогает "разогреть" эти опухоли, система DeepMind может проложить путь к созданию новых видов комбинированной терапии в онкологии.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи в своем сообщении в социальной сети X заявил, что после дополнительных доклинических и клинических испытаний это открытие может указать на перспективный новый путь разработки методов борьбы с раком. Модель C2S-Scale 27B была создана для анализа чрезвычайно сложных биологических условий, которые не под силу обработать меньшим моделям. Ее задачей был поиск лекарств, способных усилить иммунную сигнализацию. Для этого искусственный интеллект использовал так называемый виртуальный скрининг с двойным контекстом, проанализировав более 4000 препаратов на образцах опухолей пациентов и данных изолированных клеток. Этот масштабный анализ позволил выявить соединения, которые избирательно усиливают иммунную активацию в релевантных биологических условиях. Результаты оказались неожиданными: тогда как некоторые предложенные искусственным интеллектом варианты были уже известными препаратами, от десяти до тридцати процентов кандидатов оказались совершенно новыми веществами, ранее не связанными с иммунотерапией рака.

Среди наиболее значимых находок оказался ингибитор киназы CK2 силмитасертиб. Модель предсказала, что силмитасертиб резко увеличивает презентацию антигена только в "иммуно-положительной" среде, где уже присутствуют низкие дозы интерферона. Само по себе лекарство или интерферон по отдельности оказывали минимальный эффект, но вместе они могли потенциально спровоцировать значительный иммунный ответ против опухолей. Ученые Йельского университета проверили предсказание искусственного интеллекта на моделях человеческих нейроэндокринных клеток, которые не входили в данные для обучения модели.

Экспериментальная проверка подтвердила гипотезу искусственного интеллекта. Обработка клеток только силмитасертибом не дала результата, а низкие дозы интерферона оказали лишь незначительное воздействие. Однако комбинация двух веществ привела к увеличению презентации антигена на пятьдесят процентов, эффективно активируя иммунное распознавание там, где его ранее не было.

Это открытие свидетельствует о том, что C2S-Scale 27B не просто обрабатывал биологические данные, а анализировал контекст, раскрывая, как клеточные условия определяют успех лечения. Находка предлагает возможный план борьбы с опухолями, устойчивыми к существующим видам иммунотерапии. Успех модели C2S-Scale 27B подчеркивает смену парадигмы в подходах ученых к биологии: вместо традиционных методов проб и ошибок модели искусственного интеллекта такого масштаба могут генерировать и проверять гипотезы с беспрецедентной скоростью, выступая в роли виртуальной лаборатории.