Исследователи из Google Research и Йельского университета представили работу, в которой крупная языковая модель C2S-Scale-27B проанализировала данные экспрессии отдельных клеток опухолей и обнаружила потенциально перспективную лекарственную комбинацию для улучшения иммунотерапии. Модель предложила использовать вместе ингибитор кейзин-киназы 2 (силмитасертиб, CX-4945) и малые дозы интерферона. По прогнозу ИИ, такое сочетание делает раковые клетки более "видимыми" для Т-клеток иммунной системы.
Главное отличие подхода — в поиске именно контекстно-зависимого эффекта: когда препарат работает только в определённой иммунной среде. Модель показала, что силмитасертиб вызывает увеличение экспрессии MHC-I — белков, необходимых для распознавания опухолей иммунитетом — только при наличии интерферона. Без него результат почти полностью исчезает. Такой тип взаимодействия ранее не был зафиксирован. Предположение модели подтвердилось в лабораторных экспериментах: на культурах человеческих клеток сочетание действительно показало синергетический эффект, тогда как по отдельности препараты были слабоэффективны.
Подход C2S-Scale-27B основан на идее "чтения" клетки как текста — генную экспрессию превращают в токены, которые языковая модель анализирует на предмет закономерностей между клеточным состоянием и реакцией на воздействие. Это позволяет предсказывать эффекты даже для комбинаций, которых не было в обучающем наборе. Благодаря масштабу и мощности модели удалось зафиксировать тонкие сигналы, ускользающие от меньших систем.
Пока результаты получены только на лабораторных образцах. Следующий этап — доклинические испытания на животных, а при подтверждении эффективности и безопасности — и ранние фазы клинических исследований на людях. Параллельно Google намерен использовать обновлённую модель Gemma-2 для поиска подобных решений в других направлениях онкологии: грамотное сочетание уже существующих препаратов может стать ключом к лечению сложных форм рака.
Главное отличие подхода — в поиске именно контекстно-зависимого эффекта: когда препарат работает только в определённой иммунной среде. Модель показала, что силмитасертиб вызывает увеличение экспрессии MHC-I — белков, необходимых для распознавания опухолей иммунитетом — только при наличии интерферона. Без него результат почти полностью исчезает. Такой тип взаимодействия ранее не был зафиксирован. Предположение модели подтвердилось в лабораторных экспериментах: на культурах человеческих клеток сочетание действительно показало синергетический эффект, тогда как по отдельности препараты были слабоэффективны.
Подход C2S-Scale-27B основан на идее "чтения" клетки как текста — генную экспрессию превращают в токены, которые языковая модель анализирует на предмет закономерностей между клеточным состоянием и реакцией на воздействие. Это позволяет предсказывать эффекты даже для комбинаций, которых не было в обучающем наборе. Благодаря масштабу и мощности модели удалось зафиксировать тонкие сигналы, ускользающие от меньших систем.
Пока результаты получены только на лабораторных образцах. Следующий этап — доклинические испытания на животных, а при подтверждении эффективности и безопасности — и ранние фазы клинических исследований на людях. Параллельно Google намерен использовать обновлённую модель Gemma-2 для поиска подобных решений в других направлениях онкологии: грамотное сочетание уже существующих препаратов может стать ключом к лечению сложных форм рака.
