がん研究分野において、グーグル DeepMind とユーライ大学が共同で開発した270億パラメータの人工知能モデル「C2S-Scale27B」は大きな進展をもたらしました。このモデルの主なタスクは、細胞の行動を分析し、生きた細胞内で新規発見を検証することです。この発見は、がん治療に対する新しいアプローチを示しており、今後の治療法の設計に変化をもたらす可能性があります。
図の出典：AI生成画像、画像のライセンス提供元：Midjourney
C2S-Scale27B モデルは、グーグルの Gemma モデルを基盤としており、特にがん細胞と免疫系の関係など、細胞間の複雑な相互作用を理解するためのものとなっています。このモデルは、がん細胞が免疫系から認識されにくく、免疫療法の大きな課題となる「コールド（冷たい）腫瘍」を「加熱」することで、免疫系に認識される新たなメカニズムを明らかにしました。
研究者たちは、4,000種類以上の薬剤が患者のがん組織サンプルや分離された細胞データに対して与える影響を、二重の文脈仮想スクリーニングという技術を用いて分析しました。その結果、AIモデルは既存の薬剤だけでなく、10％〜30％の新たな薬剤候補を見つけることができました。これらの新しい候補薬は、以前はがん免疫療法とは関連していませんでした。
特に注目すべきは、CK2阻害剤である silmitasertib（CX-4945）です。モデルは、低用量のインターフェロンと silmitasertib を併用すると、抗原提示を著しく強化し、免疫認識を活性化できると予測しています。ユーライ大学の科学者たちは、モデルの訓練データには含まれていないデータを用いて実験を行った結果、AIの予測が確認されました。単独で silmitasertib または低用量のインターフェロンを使用しても効果はほとんどありませんでしたが、両方を組み合わせることで、抗原提示が50％向上しました。
この発見は、C2S-Scale27B モデルの強力な能力を示しているだけでなく、腫瘍免疫治療の新しい研究方向を開拓しました。ユーライの研究チームは現在、このメカニズムをさらに調査し、モデルが生成した他の予測をテストしています。この成果は、大規模なAIモデルが生物学的研究において持つ潜在能力を示しており、これまでにないスピードで仮説を生成および検証することが可能です。
ポイント：
🌟 新しいAIモデル C2S-Scale27B は、がん細胞と免疫系との新しい相互作用メカニズムを明らかにしました。
💊 研究により、低用量のインターフェロンと silmitasertib を併用することで、免疫反応が著しく強化されることを発見しました。
🔬 この発見は、「コールド（冷たい）腫瘍」の治療に新たな可能性をもたらし、がん治療の方法を変えるかもしれません。
