谷歌 DeepMind 近期携手耶鲁大学，共同研发出一种名为 C2S-Scale27B 的新型人工智能模型。该模型基于开放获取的 Gemma 模型系列构建，专门针对复杂的单细胞分析领域，并取得了突破性进展——成功发现了一条此前未被认知的癌症治疗新途径。C2S-Scale27B 的核心发现表明，药物 Silmitasertib（商品名 CX-4945）具有”条件增强剂”的特性。这意味着在特定条件下，这种药物能够显著提升肿瘤细胞被免疫系统识别和清除的效率。这一重要成果为生物学领域带来了全新的研究视角，为科学家们提供了探索生命奥秘的新工具。DeepMind 团队强调，这一发现充分验证了”尺度定律”的科学价值。他们指出：”通过遵循尺度定律并构建像 C2S-Scale27B 这样的大型模型，我们能够创建出足够强大的细胞行为预测系统，从而实现高通量虚拟筛选，在特定情境下发现生物学规律，并生成具有创新性的生物学假设。”在模型成功识别出这一潜在治疗途径后，研究团队立即开展了严谨的实验室验证。他们利用人类神经内分泌细胞模型进行了多轮实验，最终证实了模型的预测结果具有高度准确性。值得注意的是，C2S-Scale 模型此前已经在两种不同的免疫环境中模拟了超过4,000种药物的作用机制，积累了丰富的数据库资源。目前，该模型的技术方案和研究成果已全面向公众开放。模型代码已托管在 GitHub 平台，研究人员开发的模型本身也已在 Hugging Face 平台上发布。更多技术细节和研究数据可以在 bioRxiv 预印本平台上查阅。这一开放共享的举措将有力推动人工智能在生命科学领域的应用发展，为全球科研工作者提供宝贵的计算资源。
