Jelentős eredményt ért el a rákkutatás terén a Google mesterséges intelligenciával (AI) foglalkozó részlege, a Deep Mind, valamint az amerikai Yale Egyetem. A tudósok egy olyan rendszert fejlesztettek, amely képes új biológiai ismeretek feltárására közvetlenül az élő sejtekben. A C2S-Scale 27B néven emlegetett modell az egyik legnagyobb és legkifinomultabb mesterséges intelligencia, amelyet valaha a sejtek viselkedésének tanulmányozására fejlesztettek ki – számolt be róla az Interesting Engineering.
A Google Gemma modellcsaládjára építve az AI úttörő hipotézist állított fel arról, hogy a rákos sejtek hogyan lépnek kölcsönhatásba az immunrendszerrel. Ez egy olyan eredmény, amely átalakíthatja a jövőbeli terápiák tervezését.
A felfedezés a mesterséges intelligencia azon képességéből fakad, hogy megérti az egyes sejtek „nyelvét”, és azonosítja, hogyan tehet bizonyos nehezen kezelhető daganatokat láthatóvá a szervezet immunrendszere számára. Az ilyen típusú daganatok jellemzően rejtve maradnak az immunrendszer előtt, ami az immunterápia egyik legnagyobb kihívását jelenti.
Egy olyan mechanizmus megépítésével, amely segít láthatóvá tenni ezeket a daganatokat, a DeepMind utat nyithat a kombinációs kezelések új típusai számára. Az eredményekről és annak jelentőségéről Sundar Pichai, az Alphabet vezérigazgatója írt az X-en megjelent bejegyzésben.
A C2S-Scale 27B modellt úgy tervezték, hogy rendkívül összetett biológiai folyamatok kapcsán is képes legyen érvelni. Ilyen komplexitásra a kisebb modellek nem képesek. A rendszer fő feladata az immunjelzést fokozó gyógyszerek azonosítása – egész pontosan az antigén-prezentáció felerősítése – volt, amely segít az immunsejteknek felismerni a rákot.
A rendszer több mint 4000 gyógyszert elemzett betegek daganatmintáiban és izolált sejtadatokban. Ez a nagy méretű szimuláció lehetővé tette olyan vegyületek azonosítását, amelyek szelektíven fokozzák az immunaktivitást a releváns biológiai környezetben ahelyett, hogy a szervezet minden területén ez történne.
Az eredmények meglepőek voltak. Míg a mesterséges intelligencia találatainak egy része már ismert gyógyszer volt, körülbelül 10-30 százalékuk volt teljesen új jelölt. Ezek olyan anyagok, amelyeket korábban nem használtak a daganatok immunterápiájánál.
A legszembetűnőbb eredmények közé tartozott a CK2 kináz inhibitor, valamint a CX-4945 molekula együttes hatásának feltárása. Kiderült, hogy ha a kettőt együtt alkalmazzák a daganatokra, az potenciálisan jelentős immunválaszt válthat ki.
A Yale Egyetem tudósai olyan sejtcsoportokon próbálták ki az AI felvetését, amit nem használtak a rendszer betanításához, és azt találták, hogy az előrejelzés helyes volt. A két hatóanyag kombinációja az antigén-prezentáció 50 százalékos növekedését eredményezte.
A felfedezés arra utal, hogy a C2S-Scale 27B nemcsak biológiai adatokat dolgozott fel, hanem kontextuson keresztül is következtetett feltárva, hogy a sejtek állapota hogyan határozza meg a kezelés sikerességét.
A kutatók most a mesterséges intelligencia által feltárt pontos mechanizmust vizsgálják, és a rendszer által megadott más előrejelzéseket tesztelnek. A kutatók úgy vélik, hogy a jövőben az AI használata példátlan mennyiségű hipotézis felállítására és tesztelésére ad majd lehetőséget.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának tudományos felfedezésekről is hírt adó Facebook-oldalát.
