Google DeepMind a récemment collaboré avec l'Université de Yale pour lancer un nouveau modèle d'intelligence artificielle nommé C2S-Scale27B. Ce modèle est basé sur la série de modèles open source Gemma et se concentre sur l'analyse cellulaire complexe, et a réussi à découvrir une nouvelle voie de traitement du cancer qui était inconnue auparavant.
La principale découverte du C2S-Scale27B est l'identification du médicament Silmitasertib (CX-4945) comme étant un «agent d'augmentation conditionnelle». Cela signifie que, dans certaines conditions spécifiques, ce médicament rend les cellules cancéreuses plus facilement identifiables et éliminables par le système immunitaire.
Selon l'équipe de DeepMind, cette réalisation offre un plan d'action important pour de nouvelles découvertes biologiques. Ils ont déclaré : « En suivant les lois d'échelle et en construisant des modèles à grande échelle comme le C2S-Scale27B, nous pouvons créer des modèles prédictifs suffisamment puissants pour prédire le comportement cellulaire, exécuter des criblages virtuels à haut débit, découvrir des biologies dans des conditions contextuelles et générer des hypothèses basées sur la biologie. »
Après que le modèle ait identifié cette voie thérapeutique potentielle, l'équipe de recherche a effectué des expériences en laboratoire utilisant le modèle de cellules neuroendocrines humaines, confirmant ainsi la prédiction. Jusqu'à présent, le modèle C2S-Scale avait déjà simulé l'effet de plus de 4 000 médicaments dans deux environnements immunitaires différents.
Les technologies et les résultats de recherche de ce modèle sont désormais accessibles au public. Le code du modèle est disponible sur GitHub, et le modèle lui-même peut être trouvé sur la plateforme Hugging Face. Plus d'informations détaillées ont été publiées dans un préprint sur bioRxiv.
