Inteligjenca artificiale e Google zbulon një kod të ri të kancerit

Modeli “Cell2Sentence-Scale” me 27 miliardë parametra i DeepMind zbuloi një kombinim ilaçesh që i bënte tumoret më të dukshëm për sistemin imunitar, një përparim që Google e quan “një moment historik për inteligjencën artificiale në shkencë”.

Google DeepMind tha të mërkurën se sistemi i saj më i fundit biologjik i inteligjencës artificiale ka gjeneruar dhe konfirmuar eksperimentalisht një hipotezë të re për trajtimin e kancerit, një rezultat që kompania e quan “një moment historik për inteligjencën artificiale në shkencë”.

“Me më shumë teste paraklinike dhe klinike, ky zbulim mund të zbulojë një rrugë të re premtuese për zhvillimin e terapive për të luftuar kancerin”, shkroi në Twitter CEO i Google, Sundar Pichai.

Në bashkëpunim me Universitetin Yale, studiuesit e DeepMind publikuan një model themelor prej 27 miliardë parametrash për analizën e qelizave të vetme të quajtur Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) , i ndërtuar mbi familjen e modeleve me burim të hapur Gemma të Google . Modeli ishte në gjendje të gjeneronte “një hipotezë të re rreth sjelljes qelizore të kancerit dhe që atëherë ne e kemi konfirmuar parashikimin e saj me validim eksperimental në qelizat e gjalla. Ky zbulim zbulon një rrugë të re premtuese për zhvillimin e terapive për të luftuar kancerin”, shkroi kompania në një postim në blog sot.

Zbulimi përqendrohet në një nga problemet më të vështira në imunoterapinë e kancerit: si t’i bëjmë të ashtuquajturat tumore të ftohta, të cilat janë të padukshme për sistemin imunitar, më të nxehta dhe kështu më të ndjeshme ndaj trajtimit. DeepMind tha se modeli i tij identifikoi me sukses një ilaç përforcues të kushtëzuar që mund të rriste dukshmërinë imunitare vetëm në kontekste të caktuara biologjike.

Për të testuar idenë, C2S-Scale analizoi të dhënat e tumoreve të pacientëve dhe simuloi efektet e më shumë se 4,000 kandidatëve për ilaçe në dy kushte: një ku sinjalizimi imunitar ishte aktiv dhe një ku nuk ishte. Modeli parashikoi që silmitasertib (CX-4945) , një frenues i kinazës CK2, do të rriste ndjeshëm prezantimin e antigjenit – një shkaktar kyç imunitar – por vetëm në mjedisin imunoaktiv.

“Ajo që e bëri këtë parashikim kaq emocionues ishte fakti që ishte një ide e re”, shkroi Google. “Edhe pse CK2 është përfshirë në shumë funksione qelizore, duke përfshirë edhe si modulator i sistemit imunitar, frenimi i CK2 nëpërmjet silmitasertib nuk është raportuar në literaturë për të rritur në mënyrë të qartë shprehjen e MHC-I ose prezantimin e antigjenit. Kjo thekson se modeli po gjeneronte një hipotezë të re dhe të testueshme, dhe jo thjesht duke përsëritur fakte të njohura.”

Eksperimentet laboratorike e konfirmuan parashikimin. Kur qelizat neuroendokrine njerëzore u trajtuan si me silmitasertib ashtu edhe me interferon në dozë të ulët, paraqitja e antigjenit u rrit me afërsisht 50 për qind , duke i bërë në mënyrë efektive qelizat tumorale më të dukshme për sistemin imunitar.

Studiuesit e DeepMind e përshkruan zbulimin si provë se shkallëzimi i modeleve biologjike të inteligjencës artificiale nuk përmirëson vetëm saktësinë, por mund të prodhojë hipoteza krejtësisht të reja. “Premtimi i vërtetë i shkallëzimit qëndron në krijimin e ideve të reja dhe zbulimin e të panjohurës”, thuhej në postim.

Ekipet në Yale tani po hetojnë mekanizmin që qëndron në themel të këtij efekti në sistemin imunitar dhe po testojnë parashikime të tjera të gjeneruara nga inteligjenca artificiale. DeepMind tha se puna “ofron një plan për një lloj të ri zbulimi biologjik”, një që përdor sisteme të inteligjencës artificiale në shkallë të gjerë për të drejtuar ekrane virtuale të barnave dhe për të propozuar hipoteza të bazuara biologjikisht për testime laboratorike.

Modeli dhe mjetet shoqëruese janë të disponueshme publikisht në Hugging Face dhe GitHub, me një paraprint shkencor të postuar në bioRxiv.

Megjithatë, ekspertët paralajmërojnë se gjetje të tilla përfaqësojnë vetëm hapin e parë në një proces të gjatë. Rezultatet ende nuk i janë nënshtruar rishikimit nga kolegët ose validimit klinik, dhe çdo aplikim terapeutik do të kërkonte vite të tëra kërkimesh dhe provash shtesë.