在癌症研究领域，谷歌 DeepMind 与耶鲁大学联手打造的27亿参数人工智能模型C2S-Scale27B，实现了令人瞩目的突破。该模型专注于分析细胞行为，并在活细胞环境中验证新发现，为癌症治疗开辟了全新的思路，有望彻底改变未来疗法的研发方向。图源备注：图片由AI生成，授权服务商Midjourney
C2S-Scale27B模型基于谷歌的Gemma模型，专门设计用于解析细胞间的复杂互动，尤其擅长研究癌细胞与免疫系统的相互作用。该模型揭示了一种全新机制，能够帮助原本难以被免疫系统识别的“冷”肿瘤实现“加热”，从而提高免疫治疗的疗效。冷肿瘤通常具有强大的免疫逃逸能力，给免疫治疗带来了巨大挑战。研究人员采用双上下文虚拟筛选技术，对超过4000种药物在患者肿瘤样本和分离细胞数据中的效果进行了深入分析。最终，AI模型不仅成功识别了现有的有效药物，更发现了10%至30%与癌症免疫治疗毫无关联的新药物候选者。其中，CK2抑制剂silmitasertib（CX-4945）的表现尤为引人注目。模型预测，当低剂量的干扰素与silmitasertib联合使用时，能够显著增强抗原呈递，从而激活免疫识别。耶鲁的科学家们通过独立实验验证了这一预测：单独使用silmitasertib或低剂量干扰素的效果微乎其微，但两者联合使用后，抗原呈递水平提升了50%。这一发现不仅彰显了C2S-Scale27B模型的强大能力，更为肿瘤免疫治疗带来了新的曙光。
耶鲁研究团队目前正在深入探究这一机制，并测试模型生成的其他预测。这一成果充分展现了大型AI模型在生物研究领域的巨大潜力，能够以前所未有的速度生成和验证科学假设。划重点：🌟 新AI模型C2S-Scale27B揭示了癌细胞与免疫系统之间全新的互动机制。💊 研究证实低剂量干扰素与silmitasertib联合使用可显著增强免疫反应。🔬 该发现为“冷”肿瘤的治疗提供了创新方案，或将彻底改变癌症治疗的方法。
