Штучний інтелект Google DeepMind здійснив прорив у біомедицині, запропонувавши новий підхід до лікування раку на основі унікальних наукових гіпотез.
Про це розповідає ProIT
Біомодель Cell2Sentence-Scale: функціональні можливості та результати
Команда Google DeepMind презентувала біомодель Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale) із 27 мільярдами параметрів, яка розроблена для формулювання та перевірки наукових гіпотез на клітинному рівні. Модель побудована на архітектурі Gemma й аналізує величезні масиви біологічних даних, що дозволяє не лише виявляти закономірності, а й самостійно генерувати нові ідеї та експериментальні підходи.
У ході спільного дослідження з Єльським університетом ШІ-модель визначила препарат сілмітасертіб (CX-4945) як ефективний підсилювач імунної відповіді. Завдяки цьому препарату пухлинні клітини стають більш помітними для імунної системи, що відкриває перспективи для нових методів терапії раку.
“Компанія називає цю подію «важливою віхою в розвитку ШІ в науці”.
Експериментальна перевірка гіпотез і майбутній потенціал
Для підтвердження гіпотези C2S-Scale змоделювала вплив понад 4000 речовин у різних умовах активності імунної сигналізації. Виявилося, що сілмітасертіб значно підвищує презентацію антигену — ключову ланку активації імунної відповіді — але лише за умови активної імунної системи.
Під час лабораторних експериментів на людських клітинах дослідники зафіксували, що комбінація силмітасертібу з малою дозою інтерферону спричиняє зростання антигенної презентації на 50%. Це вперше штучний інтелект запропонував принципово нову, раніше не описану комбінацію препаратів із потенціалом для клінічного застосування.
DeepMind підкреслює, що масштабування подібних біомоделей дає змогу як підвищити точність прогнозів, так і генерувати інноваційні ідеї для наукових досліджень. Науковці з Єльського університету вже досліджують механізми дії виявленого ефекту та перевіряють інші прогнози системи.
Генеральний директор Google, Сундар Пічаї, вважає, що це відкриття може стати основою для нових клінічних випробувань і підсилює роль штучного інтелекту у фундаментальних біологічних дослідженнях. Модель, код і супутні інструменти уже доступні на платформах Hugging Face та GitHub, а препринт дослідження опубліковано на bioRxiv.
Водночас, експерти наголошують: результати дослідження ще не пройшли наукового рецензування й потребують тривалої валідації, перш ніж їх можна буде впроваджувати в клінічну практику.
