Modelo de IA de Google-Yale descubre células cancerosas ocultas y ofrece un nuevo camino para el tratamiento
Puntos clave
- Google y la Universidad de Yale crearon un modelo de IA de 27 mil millones de parámetros llamado Gemma.
- Gemma examinó 4.000 medicamentos para encontrar candidatos que aumenten la presentación de antígenos.
- La IA identificó tanto medicamentos conocidos como sorprendentes para la visibilidad del tumor.
- Las pruebas de laboratorio confirmaron que la interferón más silmitasertib aumentó la presentación de antígenos del tumor.
- El avance podría permitir la detección temprana de los cánceres que normalmente permanecen ocultos.
- El estudio destaca la capacidad de la IA para resolver problemas biomédicos complejos.
- Los investigadores ven el resultado como un posible "momento de gran salto" para la IA en la medicina.
Un esfuerzo conjunto de Google y la Universidad de Yale ha producido un modelo de IA de 27 mil millones de parámetros, llamado Gemma, que puede identificar medicamentos capaces de hacer que los tumores "fríos" sean visibles para el sistema inmunológico. El modelo evaluó 4.000 compuestos, identificando tanto agentes conocidos como candidatos inesperados. En pruebas de laboratorio, una combinación de interferón y el medicamento seleccionado por la IA silmitasertib aumentó la presentación de antígenos, exponiendo efectivamente las células cancerosas previamente ocultas. Los investigadores dicen que el descubrimiento podría conducir a una detección más temprana y a nuevas estrategias terapéuticas para los cánceres que a menudo evaden el diagnóstico.
Colaboración y desarrollo del modelo
Google anunció una asociación con la Universidad de Yale para abordar uno de los desafíos más difíciles de la oncología: hacer que las células cancerosas "frías" o ocultas sean visibles para el sistema inmunológico. Los equipos construyeron un modelo base llamado Gemma, un sistema de IA de 27 mil millones de parámetros diseñado para entender el comportamiento celular humano. Este modelo, referido como C2S-Escala 27B, se encargó de generar una hipótesis sobre cómo crear un medicamento que pudiera actuar como un "amplificador condicional" para la visibilidad del tumor.
Hallazgos innovadores
Los modelos de IA más pequeños no lograron la tarea, pero Gemma tuvo éxito al escanear una biblioteca de 4.000 medicamentos y predecir cuáles aumentarían la presentación de antígenos en las células tumorales. El sistema identificó varios medicamentos ya conocidos por tener este efecto y también destacó candidatos sorprendentes que no habían sido asociados previamente con la inmunogenicidad del tumor. Los investigadores validaron la hipótesis generada por la IA en el laboratorio, combinando interferón con el medicamento identificado silmitasertib. La combinación aumentó la presentación de antígenos como se predijo, haciendo que los tumores "fríos" previamente ocultos fueran más detectables.
Impacto potencial en el diagnóstico y tratamiento del cáncer
Importancia más amplia
Más allá de los hallazgos inmediatos, el estudio demuestra cómo los modelos de IA a gran escala pueden abordar problemas que han eludido a los expertos humanos durante años. Si bien las herramientas de IA ya se utilizan para resumir información y generar ideas, este trabajo muestra que también pueden contribuir a resolver desafíos científicos complejos y de alto riesgo. La colaboración subraya el creciente papel de la IA en el descubrimiento de medicamentos y el potencial para futuras innovaciones que podrían mejorar los resultados de los pacientes.