Открытая ИИ-модель Google DeepMind Cell2Sentence-Scale 27B совершила прорыв в терапии рака, который подтвердили учёные

Проблема с лечением онкологии заключается в том, что зачастую она остаётся невидимой для иммунной системы человека до тех пор, когда помощь уже мало что решает. Множество усилий учёных направлено на то, чтобы заставить опухоль проявить себя на ранних этапах — это почти наверняка спасёт пациентам здоровье и жизнь. Теперь к этому процессу подключили искусственный интеллект, который сходу обозначил прорыв в терапии рака.

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews

Как сообщается в блоге компании Google, в ходе сотрудничества подразделения DeepMind и Йельского университета (Yale University) открытая модель искусственного интеллекта Gemma была адаптирована для анализа поведения раковых клеток, что привело к прорыву в лечении онкологии. Разработанная на базе Gemma версия Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) с 27 млрд параметров позволила интерпретировать «язык» отдельных клеток, выявив скрытые связи в их взаимодействии.

Что особенно важно, представленная модель не только оптимизировала решение предложенных ей задач, но и смогла выработать новые и неожиданные для учёных гипотезы. Исследование было сосредоточено на так называемых «холодных» опухолях — тех, которые слабо распознаются иммунной системой из-за недостаточной презентации антигенов. Виртуальный скрининг более 4000 потенциальных препаратов, проведённый моделью, выявил кандидатов, способных выборочно усиливать иммунный сигнал в таких опухолях, делая их «горячими» и, по сути, уязвимыми для иммунотерапии.

Ключевым открытием стал ингибитор киназы CK2 — силмитасертиб (CX-4945), который в комбинации с низкой дозой интерферона продемонстрировал синергетический эффект: усиление презентации антигенов на 50 % в иммуноположительной среде с низким уровнем интерферона. Проще говоря, иммунная система уже ощущала, что в организме происходит что-то неладное, но количества враждебного биологического материала в виде клеток опухоли было недостаточно для её активации. Введение силмитасертиба усилило действие естественных защитных механизмов организма и стало своего рода спусковым крючком для атаки на раковые клетки. Ранее учёные не рассматривали подобный эффект и само это вещество, что стало настоящим открытием вне компетенции человека. ИИ «додумался» до этого самостоятельно — и это само по себе открытие.

Эта гипотеза сразу же была подтверждена экспериментами в лаборатории на человеческих клетках, не использовавшихся при обучении модели. Тем самым можно сказать, что модель способна обобщать знания, распространяя их на ранее неизвестные области. Такой подход может радикально повысить эффективность иммунотерапии, превращая невидимые для иммунитета опухоли в цели для T-клеток, и открыть пути для персонализированного лечения.

Модель C2S-Scale уже доступна бесплатно на платформе Hugging Face, что должно стимулировать международное научное сообщество к дальнейшим исследованиям. Команды Йеля продолжают изучать механизмы действия выявленных кандидатов и тестировать другие предсказания модели, потенциально расширяя её применение на другие типы рака и стратегии их лечения. Это хорошая иллюстрация того, как открытые ИИ-технологии ускоряют фундаментальные открытия, обеспечивая доступ к передовым инструментам биомедицины для более широкого круга исследователей.

Также это исследование показало, что масштаб буквально имеет значение. Сравнительно небольшие модели ИИ не смогли справиться с той же задачей. Только значительное увеличение числа параметров модели привело к открытию. В данном случае масштаб стал фактором откровения, а не просто ускорения расчётов. Возникло совершенно новое знание — и это, само по себе, дорогого стоит.