Google DeepMind представила инновационную биомодель искусственного интеллекта Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale) с 27 миллиардами параметров, которая способна как формулировать, так и проверять научные гипотезы в области биомедицины. Это решение отмечено как новый этап в применении ИИ для исследования лечения рака.
Об этом сообщает Бизнес • Медиа
Возможности модели Cell2Sentence-Scale
В сотрудничестве с Йельским университетом команда DeepMind использовала модель, построенную на архитектуре Gemma, для анализа данных на уровне отдельных клеток. C2S-Scale не только формирует биологические предположения, но и способна проверять их в лабораторных условиях. В ходе исследования модель обнаружила, что препарат силмитасертиб (CX-4945) может значительно усиливать иммунный ответ, делая опухолевые клетки более уязвимыми для иммунной системы. Это открытие рассматривается как потенциальный прорыв в разработке новых стратегий лечения онкологических заболеваний.
Результаты исследования и перспективы
Для проверки гипотезы C2S-Scale смоделировала влияние более 4000 различных веществ в условиях активной иммунной сигнализации. Модель предсказала, что силмитасертиб значительно повышает презентацию антигена — важный механизм активации иммунного ответа, но только при активной иммунной системе. Эксперименты на человеческих клетках подтвердили эти прогнозы: в комбинации с низкими дозами интерферона уровень антигенной презентации увеличился на 50%.
«ИИ впервые предложил новую, ранее не описанную комбинацию, обладающую клиническим потенциалом».
Этот успех демонстрирует возможности масштабирования биомоделей не только для более точного прогнозирования, но и для создания принципиально новых идей в фундаментальной биологии. Исследователи из Йельского университета уже начали изучение механизма действия такого эффекта и проверяют другие прогнозы системы.
Как отмечает генеральный директор Google Сундар Пичаи, это открытие станет основой для новых клинических исследований и подтверждает значимую роль искусственного интеллекта в биомедицинской науке. Код, модель и рабочие инструменты уже доступны на платформах Hugging Face и GitHub, а препринт исследования опубликован на bioRxiv.
В то же время эксперты подчеркивают: полученные результаты еще не прошли должного рецензирования и требуют длительной проверки перед возможным применением в клинической практике.