Google и Йельский университет разработали ИИ для превращения «холодных» опухолей в «горячие» с помощью новаторских методов иммунотерапии.

Корпорация Google совместно с Йельским университетом представила новую модель с 27 миллиардами параметров, предназначенную для анализа “языка” клеток на уровне отдельных единиц.

Модель C2S-Scale 27B выдвинула гипотезу о поведении раковых клеток, которая позже была подтверждена экспериментами на живых образцах.

«Это открытие создает новые возможности для разработки инновационных методов лечения рака», — отметили в компании.

Основу модели составляют предыдущие исследования, показавшие, что биологические и языковые системы следуют схожим законам масштабирования — их эффективность возрастает с увеличением объема.

Одной из серьезных проблем иммунотерапии является то, что некоторые опухоли остаются “холодными” — иммунная система не распознает их. Один из способов “разогреть” такие опухоли — вызвать их представление сигналов через процесс, известный как “презентация антигенов”.

В Google поставили перед C2S-Scale 27B задачу обнаружить препараты, которые работают как условные усилители, активирующие иммунный ответ в специфических “иммуноположительных” условиях, где низкий уровень интерферона не достаточен для активации представления антигенов.

Задача требовала обработки условных рассуждений, что оказалось невозможно для меньших моделей.

Чтобы добиться поставленных целей, ученые разработали виртуальный двухконтекстный скрининг, позволяющий выявить нужный синергетический эффект. Этот процесс включал два этапа:

Затем в Google смоделировали свыше 4000 препаратов в обоих контекстах и поручили модели выяснить, какие из них активируют представление антигенов только в первом случае. Это позволило сосредоточить внимание на клинически значимых ситуациях.

Из множества анализируемых вариантов 10–30% уже были описаны в научных публикациях, а остальные стали неожиданными находками.

Модель обнаружила значительный “контекстный разрыв” для ингибитора киназы CK2 с наименованием силмитасертиб (CX-4945). Нейросеть предсказала значительное усиление представления антигенов при использовании препарата в “иммуноположительном” контексте и почти полное отсутствие эффекта в “иммунно-нейтральном”.

Особенно важно, что это совершенно новая концепция, ранее не обсуждавшаяся.

На следующем этапе исследователи подтвердили гипотезу в лабораторных условиях, используя человеческие нейроэндокринные клетки, которые не были задействованы в процессе обучения модели. Результаты показали, что:

В лабораторных испытаниях комбинация препаратов увеличила представление антигенов примерно на 50%, что сделало опухоли более заметными для иммунной системы.

Цифровое предсказание было многократно подтверждено.

C2S-Scale выявила новый условный интерфероновый усилитель, который может способствовать преобразованию “холодных” опухолей в “горячие”, что увеличивает их восприимчивость к иммунотерапии.

«Хотя это лишь первоначальный шаг, он уже предоставляет экспериментально обоснованную платформу для создания новых комбинированных терапий, где несколько препаратов совместно воздействуют для достижения более выраженного эффекта», — отмечается в блоге.

Команды Йельского университета уже изучают выявленный механизм и тестируют другие предсказания ИИ в различных иммунных контекстах. Дальнейшее клиническое и доклиническое подтверждение таких гипотез может ускорить создание новых методов лечения.

Ранее биотехнологическая компания SpotitEarly запустила разработку домашнего теста на рак, основанного на анализе человеческого дыхания, который сочетает способности обоняния собак и алгоритмы искусственного интеллекта.

Напомним, что в сентябре ученые создали ИИ-инструмент для прогнозирования свыше 1000 заболеваний и предсказания изменений здоровья на 10 лет вперед.