Google DeepMind винайшов нову гіпотезу для лікування раку за допомогою штучного інтелекту

Штучний інтелект Google розкриває новий код раку

Компанія Google DeepMind повідомила в середу, що її новітня біологічна система штучного інтелекту згенерувала та експериментально підтвердила нову гіпотезу для лікування раку, результат, який компанія називає «віхою для ШІ в науці».

«З додатковими доклінічними та клінічними випробуваннями це відкриття може виявити перспективний новий шлях для розробки терапії боротьби з раком», - написав генеральний директор Google Сундара Пічаї у Twitter.

У співпраці з Єльським університетом дослідники DeepMind випустили модель основи на 27 мільярдів параметрів для аналізу одно клітин, яку назвалиCell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale), побудовану на відкритому коді моделі Gemma від Google. Модель змогла згенерувати «нову гіпотезу щодо поведінки клітин раку, і ми згодом підтвердили її прогноз експериментальним способом на живих клітинах. Це відкриття відкриває перспективний новий шлях для розробки терапії боротьби з раком», - йдеться в блозі компанії.

Відкриття базується на одній з найскладніших проблем у раковій імунотерапії: як зробити так звані «холодні» пухлини, які невидимі для імунної системи, більш «гарячими» і, отже, більш чутливими до лікування. DeepMind заявила, що її модель успішно ідентифікувала умовний препарат-ампліфікатор, який міг би підвищити видимість імунної системи лише в певних біологічних контекстах.

Щоб протестувати цю ідею, C2S-Scale проаналізувала дані пухлин пацієнтів та змоделювала ефекти більше ніж 4,000 кандидатів на лікарські препарати в двох умовах: одній, де імунотерапія була активною, та іншій, де це не так. Модель передбачила, щосилмітасертіб (CX-4945), інгібітор кінази CK2, значно збільшить презентацію антигенів — ключовий тригер імунної системи — але лише в умовах активної імунної відповіді.

«Що робило це передбачення таким захоплюючим, так це те, що це була нова ідея», - зазначила Google. «Хоча CK2 була пов`язана з багатьма клітинними функціями, включаючи модулювання імунної системи, інгібування CK2 за допомогою силмітасертібу не було задокументовано в літературі як таке, що явно покращує експресію MHC-I або презентацію антигенів. Це підкреслює, що модель генерувала нову, випробувану гіпотезу, а не просто повторювала відомі факти».

Лабораторні експерименти підтвердили це передбачення. Коли людські нейроендокринні клітини були оброблені як силмітасертібом, так і низькою дозою інтерферону, презентація антигенів зросла приблизно на 50 відсотків, фактично роблячи пухлинні клітини більш видимими для імунної системи.

Дослідники DeepMind описали це відкриття як свідчення того, що масштабування біологічних моделей ШІ не лише підвищує точність — це може створити зовсім нові гіпотези. «Справжнє обіцяне масштабування полягає в створенні нових ідей і відкритті невідомого», - йдеться в дописі.

Команди в Єлі зараз досліджують механізм, що лежить в основі цього ефекту на імунну систему, та тестують інші прогнози, створені ШІ. DeepMind зазначила, що ця робота «надає план для нового типу біологічного відкриття», що використовує великомасштабні системи ШІ для проведення віртуальних скринінгів ліків і пропонування біологічно обґрунтованих гіпотез для лабораторних випробувань.

Модель і супутні інструменти доступні публічно на Hugging Face та GitHub, з науковою препринт-версією, опублікованою на bioRxiv.

Все ж таки, експерти попереджають, що такі знахідки представляють лише перший етап у тривалому процесі. Результати ще не пройшли рецензію колег або клінічну валідацію, і будь-яке терапевтичне застосування вимагатиме років додаткових досліджень і випробувань.