Искусственный интеллект Google и Йеля выдвинул новую гипотезу для лечения рака / Все новости / Главная

Совместная работа исследователей Google DeepMind и Йельского университета привела к созданию искусственного интеллекта, способного формулировать новые гипотезы о взаимодействии раковых клеток с иммунной системой человека. Полученные результаты уже называют одним из крупнейших прорывов в онкологии и шагом к изменению подходов к лечению рака.

Как работает новая модель

Модель под названием Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) содержит 27 миллиардов параметров и основана на открытой архитектуре Gemma от Google. В отличие от традиционных ИИ, она создана специально для анализа отдельных клеток и способна прогнозировать поведение опухолевых клеток внутри живых организмов.

Главная особенность C2S-Scale заключается в умении «понимать язык клеток». Модель анализирует клеточные сигналы и помогает ученым определять, как именно злокачественные клетки уклоняются от атаки иммунной системы.

Клинические испытания подтвердили точность прогнозов модели, что открывает путь к созданию новых, более эффективных методов терапии. Исследователи отмечают, что развитие этой технологии стало возможным благодаря открытию закономерностей масштабирования биологических ИИ — чем больше модель, тем выше её способность к условным рассуждениям, аналогично тому, как это происходит в языковых нейросетях.

Почему это важно

Одним из ключевых достижений C2S-Scale стало умение превращать так называемые «холодные» опухоли в «горячие». «Холодные» опухоли плохо распознаются иммунной системой, а значит, остаются устойчивыми к терапии. ИИ научился изменять этот процесс, делая опухоли «заметными» для иммунных клеток и повышая эффективность лечения.

Более того, модель выявила новое условное лекарство-усилитель, которое способно усиливать сигналы иммунной системы в случаях, когда природные белки — например, интерферон — не справляются с активацией антигенного ответа. Эта способность ранее была недостижима для меньших моделей ИИ.

Чтобы добиться таких результатов, исследователи использовали особую систему обучения — «двухконтекстный виртуальный скрин». Она симулировала воздействие более чем 4 000 препаратов на образцы опухолей пациентов и изолированные линии клеток. Модель должна была определить вещества, способные выборочно активировать антигенное представление. Из множества кандидатов только 10–30% уже были известны в онкологии, а остальные открыли новые перспективы для терапии, которые позже нашли подтверждение в клинических условиях.

Обе модели — Gemma и C2S-Scale 27B — доступны исследователям на платформах Hugging Face и GitHub. Кроме того, Google опубликовала препринт на bioRxiv, чтобы другие научные группы могли использовать систему для виртуального поиска потенциально спасительных лекарственных гипотез.

Разработчики подчеркивают: несмотря на впечатляющие результаты, все выводы требуют дополнительной проверки и клинической валидации, прежде чем их можно будет применять в терапии.

 

Похожие новости
Комментарии

comments powered by Disqus
Мы в социальных сетях: