DeepMind与耶鲁AI模型发现新型癌症治疗途径
DeepMind-耶鲁合作取得突破性癌症发现
谷歌DeepMind与耶鲁大学合作发布了C2S-Scale27B——一个基于开源Gemma模型系列构建的先进人工智能模型。这个专业系统专注于单细胞分析，取得了一项里程碑式发现：识别出一种此前未知的增强癌症治疗效果的机制。
条件性增强剂的突破
该模型最重要的发现集中在Silmitasertib（CX-4945）上，这是一种现有药物，被归类为"条件性增强剂"。这一命名意味着该化合物可以在特定生物学条件下——使肿瘤细胞更容易被检测到并更易受到免疫系统攻击。
"这为新的生物学发现提供了蓝图，"DeepMind研究团队表示。"通过扩展定律和构建像C2S-Scale27B这样的大型预测模型，我们可以进行高通量虚拟筛选并生成可测试的生物学假设。"
从数字预测到实验室验证
在AI识别出这一治疗途径后，研究人员使用人类神经内分泌细胞模型进行了物理实验，成功验证了计算预测结果。在此发现之前，C2S-Scale平台已经模拟了超过4,000种药物在两种不同免疫环境中的效果。
这项技术代表了以下领域的融合：
- 大规模生物数据处理
- 情境感知机器学习
- 高精度细胞建模
革命性工具的开放获取
所有研究材料均已公开：
- GitHub上的模型代码
- Hugging Face上的操作模型
- bioRxiv上的详细预印本
这种透明化旨在加速全球在计算生物学和免疫疗法开发方面的研究努力。
关键点：
- 情境化发现: C2S-Scale27B识别出依赖特定生物学条件的治疗途径
- 验证协议: 数字研究发现通过人类细胞模型成功进行了实验室验证
- 可扩展架构: 基于Gemma框架构建，可扩展到其他医疗应用领域
- 开放科学方法: 向研究社区授予完整模型访问权限
