AIが新しい科学的知識を生成した：GoogleはAIを用いて新しい癌の仮説を作成した－そしてそれが成功した

Googleの新しいC2S-Scale 27Bモデルは、イェール大学と共同で開発され、「冷たい」腫瘍で免疫反応を高める薬を特定しました。これは、文献に記載されたことがない予測です。

科学者たちは、それをヒト細胞でテストしました。

効果がありました：抗原提示の50%増加、T細胞が腫瘍を認識して攻撃するのを助けるプロセス🤯

それは検索結果ではありません。それは科学的発見です。

ここで起こったこと：

→ C2S-Scaleは、細胞データを言語のように扱い、巨大な単細胞データセットでトレーニングされています。

→ 4,000以上の化合物をバーチャルスクリーニングして、免疫シグナルが低いときに効果的な化合物を見つけました。

→ モデルは、既知のCK2阻害剤であるシリミタセルチブを指摘しましたが、免疫増幅に結びつくことはありませんでした。

→ ヒトでの検証により、効果が確認されました。

これは大きい可能性があります：

↳ 70-80%の腫瘍患者が、腫瘍が「冷たい」ままなので免疫療法に反応しません。

↳ これは、毒性のある用量なくして、隠れた腫瘍を免疫システムに可視化するのを助けることができます。

↳ シリミタセルチブはすでにヒトでの臨床試験中なので、この道は速く進む可能性があります。

これは、モデルがアイデアを提案し、研究所がそれを検証するAI支援科学への第一歩です 🤖

「AlphaFold for biology」のようなものですが、より広い範囲に適用できます。

より重要なことは、薬の発見には10〜15年と20〜30億ドルの費用がかかるということです。

AIは、それを半分、またはそれ以下に短縮することができます。

Hugging Faceでモデルをオープンソースにすることで、どの研究所でもこれを基にして開発することができます。

私たちは、AIが単にテキストを書くだけでなく、科学を書く時代に入ったことを公式に宣言する必要があります 🧬

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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