AI 创造了新的科学知识：谷歌利用 AI 提出了一种新的癌症假设 —— 并且它行得通

谷歌的新C2S-Scale 27B模型，由耶鲁大学共同开发，找到了能够增强“冷”肿瘤免疫反应的药物，这是一个从未在文献中出现的预测。

科学家们在人体细胞中测试了它。

它有效：抗原呈递增加了50%，这是帮助T细胞识别和攻击癌细胞的过程

这不是一个搜索结果。这是一个科学发现。

事情的经过是这样的：

→ C2S-Scale将细胞数据视为一种语言，训练在大量单细胞数据集上。

→ 它对4000多种化合物进行了虚拟筛选，找到了只在免疫信号低时有效的化合物。

→ 模型指向了已知的CK2抑制剂西米替塞布，但从未与免疫增强作用相关联。

→ 人体验证证实了这种效果。

这可能是巨大的，因为：

↳ 70-80%的癌症患者无法对免疫疗法产生反应，因为他们的肿瘤保持“冷”。

↳ 这可能有助于“加热”它们，使隐藏的癌症在不使用毒性剂量的情况下对免疫系统可见。

↳ 西米替塞布已经在人体试验中，这意味着这条路径可能会很快。

这是人工智能辅助科学的第一步，模型提出想法，实验室验证它们

可以这样想，“AlphaFold for biology”，但更广泛。

更重要的是，我们必须记住，药物发现需要10-15年，且每种药物的成本为20-30亿美元。

人工智能可以将其减少一半，甚至更多。

在Hugging Face上开源模型意味着任何实验室都可以在此基础上继续开发。

我们已经正式进入了一个时代，人工智能不仅仅是写文本，它正在写科学

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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