Model AI Gemma Google’a odkrywa nową ścieżkę leczenia raka
Naukowcy z Google i Uniwersytetu Yale zaprezentowali C2S-Scale 27B — nowy, fundamentalny model dużej skali zbudowany na otwartej architekturze Gemma od Google. Model ten osiągnął przełom w badaniach biomedycznych: odkrył wcześniej nieznaną ścieżkę leczenia raka, która została następnie potwierdzona w żywych komórkach.
To jedno z najbardziej spektakularnych dotąd przykładów prawdziwie nowatorskich odkryć naukowych dokonanych przez modele AI — osiągnięcie, które jeszcze niedawno uznawano za bardzo odległe.
Understanding C2S-Scale 27B
Nowy model, C2S-Scale 27B, stanowi znaczący postęp w wykorzystaniu AI w biologii komórkowej. Został wytrenowany do interpretowania danych komórkowych jakby były językiem, ucząc się „gramatyki”, według której komórki działają i odpowiadają na terapie.
Kluczowe możliwości obejmują:
- Odczytywanie wzorców komórkowych: System dekoduje, jak indywidualne komórki zmieniają się pod wpływem różnych warunków biologicznych.
- Modelowanie predykcyjne: Przewiduje, jak komórki zareagują na potencjalne terapie.
- Skalowalna architektura: Bazuje na rodzinie modeli Gemma Google’a, podążając za podobnymi prawami skalowania, które napędzały rozwój modeli językowych i wizualnych.
Discovering a Hidden Cancer Pathway
Badacze postawili AI konkretne wyzwanie:
Znajdź związki, które sprawiają, że guzy stają się bardziej widoczne dla układu odpornościowego — ale tylko w obecności określonych sygnałów komórkowych.
W odpowiedzi C2S-Scale 27B zidentyfikował silmitasertib, istniejący już lek, który nigdy wcześniej nie był wiązany ze zwiększaniem widoczności nowotworów dla układu odpornościowego.
Podczas testów laboratoryjnych przewidywania modelu AI zostały potwierdzone — terapia skojarzona sprawiła, że komórki nowotworowe stały się około 50% bardziej widoczne dla obrony immunologicznej.
Why This Matters
Eksperyment ten oznacza więcej niż tylko skuteczne odkrycie leku. Pokazuje, że:
- Systemy AI mogą generować nowe hipotezy naukowe, a nie tylko analizować istniejące dane.
- Prawa skalowania dotyczą również modeli biologicznych, odzwierciedlając trendy znane z dużych modeli językowych.
- Granica między biologią obliczeniową a eksperymentalną szybko się zaciera.
Wraz z rosnącymi możliwościami i skalą modeli, tempo odkryć biomedycznych wspieranych przez sztuczną inteligencję może gwałtownie wzrosnąć.
Looking Ahead
Współpraca Google i Yale podkreśla potencjał łączenia otwartych architektur AI, takich jak Gemma, z najwyższej klasy danymi biologicznymi. Wraz z rozwojem tych modeli badacze przewidują przełomy w obszarach takich jak:
- Odkrywanie i repozycjonowanie leków
- Predykcja zachowań komórkowych
- Medycyna precyzyjna
Gdy AI nie tylko tłumaczy, ale i odkrywa biologię, może to zwiastować początek nowej ery w sposobie uprawiania nauki.
Źródło: Blog Google – „Google i Yale: Model AI odkrywa nową ścieżkę terapii raka”