Google dijo este miércoles que un modelo fundacional de inteligencia artificial (IA) ha generado una hipótesis sobre el comportamiento celular del cáncer que luego ha sido confirmado en un experimento con células vivas, y lo consideró un “hito” para la ciencia.
El modelo, llamado Cell2Sentence-Scale 27b (C2S-Scale), es parte de una colaboración con la Universidad de Yale, está basado en la familia de modelos abiertos Gemma, tiene 27.000 millones de parámetros y representa “una nueva frontera en al análisis de célula única”, según un comunicado.
“C2S-Scale generó una nueva hipótesis sobre el comportamiento celular del cáncer y desde entonces hemos confirmado su prediccción con una validación experimental en células vivas. Este descubrimiento revela una prometedora nueva vía para el desarrollo de terapias para combatir el cáncer”, explica.
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El máximo ejecutivo de Google, Sundar Pichai, destacó en X la noticia y subrayó que ese potencial está sujeto a “más pruebas clínicas y preclínicas”, por lo que la empresa ha decidido compartir tanto el modelo como otros recursos a investigadores en las plataformas HuggingFace y GitHub.
El objetivo era hallar un fármaco para que algunos tumores dejen de ser “invisibles” al sistema inmunitario y forzarlos a que muestren señales que desencadenen una respuesta inmunitaria mediante el proceso de “presentación de antígenos”, que supone un reto para la inmunoterapia del cáncer.
De acuerdo con la nota, firmada por científicos de Google Deepmind y Google Research, el modelo C2S-Scale fue capaz de generar una “hipótesis nueva” y testable, en contraposición a “repetir hechos conocidos”, sobre un inhibidor de la enzima quinasa CK2 llamado silmitasertib (CX-4945).
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“Aunque la CK2 está implicada en muchas funciones celulares, incluyendo como moduladora del sistema inmunitario, no se ha reportado en estudios que la inhibición de la CK2 mediante silmitasertib potencie explícitamente” la “presentación de antígenos”, indica el explicativo.
Los científicos de Google probaron en el laboratorio una combinación de silmitasertib y una baja dosis de interferon, una proteína señalizadora del sistema inmunitario, “que resultó en un incremento del 50 % de la presentación de antígenos, lo que haría el tumor más visible al sistema inmune”.
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“La predicción ‘in silico’ (en computadora) del modelo fue confirmada múltiples veces ‘in vitro’ (en laboratorio)”, indica la nota, que destaca que este “primer paso temprano” apoyado en la IA puede conducir al desarrollo de nuevas terapias de combinación de fármacos que logren un “efecto más robusto”.
Google señaló que los investigadores de Yale ahora están explorando el “mecanismo descubierto y probando más predicciones adicionales generadas por IA en otros contextos inmunes”. (I)
