IT之家 10 月 16 日音信，谷歌磋商院昨日（10 月 15 日）揭晓博文，告示联袂耶鲁大学，连结揭晓基于 Gemma 的 Cell2Sentence-Scale 27B（简称 C2S-Scale）模子，通过剖释单细胞助助发掘新的潜正在癌症诊疗途径。
IT之家征引博文先容，正在癌症免疫疗法中，一大寻事是很众肿瘤对免疫编制“隐身”，被称为“冷”肿瘤。一种闭节计谋是通过一种名为“抗原呈递”（antigen presentation）的流程，迫使肿瘤细胞泄漏免疫触发信号，从而将它们转化为免疫编制能够攻击的“热”肿瘤。
磋商团队基于谷歌开源的 Gemma 系列，构修 C2S-Scale 模子，具有 270 亿参数，给予其一项艰难职责：寻找一种“前提性放大器”药物。这种药物只可正在特定的“免疫处境阳性”处境中加强免疫信号，这种处境中固然作对素（一种闭节的免疫信号卵白）秤谌较低，但亏欠以孑立诱导抗原呈递。
为了告终这一标的，磋商团队打算了一套双情境虚拟筛选流程。他们起首向模子输入了两种数据：一种是蕴涵完美肿瘤与免疫互动的的确患者样本（免疫阳性子境），另一种是无免疫靠山的孤单细胞系数据（免疫中性子境）。
随后，模子模仿了进步 4000 种药物正在这两种情境下的成绩，并被央求预测哪些药物仅正在第一种情境下能加强抗原呈递。模子的预测结果极为显然，它发掘激酶 CK2 控制剂 silmitasertib（CX-4945）能形成明显的情境效应不同。
这一由 AI 天生的全新假说随后被带入实践室举行验证。磋商职员正在模子练习岁月从未接触过的人类神经内排泄细胞前进行测试，结果惊人地说明了模子的预测。
孑立行使 silmitasertib 或低剂量作对素均成绩甚微，但当两者连结行使时，细胞的抗原呈递秤谌呈现了协同效应，告终了约 50% 的明显提拔，这意味着肿瘤将更容易被免疫编制识别和攻击。