DeepMind联合耶鲁发布AI模型，发现癌症治疗新途径

快速阅读: 谷歌 DeepMind 与耶鲁大学合作开发的 C2S-Scale27B 模型，发现药物 Silmitasertib 在特定条件下可增强免疫系统识别并清除肿瘤细胞的能力，为癌症治疗开辟新路径。

近日，谷歌 DeepMind 与耶鲁大学合作，推出了一款名为 C2S-Scale27B 的新人工智能模型。此模型基于开放的 Gemma 系列构建，专注于单细胞分析，并成功发现了一种此前未知的癌症治疗方法。

C2S-Scale27B 的关键发现是确认药物 Silmitasertib (CX-4945) 具有“条件增强剂”的作用。这表明，在特定条件下，该药物可使肿瘤细胞更容易被免疫系统识别并清除。

DeepMind 团队表示，这一成果为新型生物学发现提供了重要参考。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，我们能够创建出强大的细胞行为预测模型，用于高通量虚拟筛选、探索情境条件下的生物学，并提出基于生物学的假设。” 在模型识别出这一潜在治疗途径后，研究团队利用人类神经内分泌细胞模型进行了实验室验证，成功证实了这一预测。此前，C2S-Scale 模型已在两种不同免疫环境中模拟了超过 4,000 种药物的作用。

目前，该模型的技术和研究成果已向公众开放。模型代码可在 GitHub 获取，模型本身则可在 Hugging Face 平台上找到。更多详细信息已在 bioRxiv 预印本中发布。

(以上内容均由Ai生成)