- ИИ-модель C2S-Scale-27B от Google и Йельского университета выявила перспективную комбинацию препаратов для улучшения иммунотерапии рака.
- Комбинация силмитасертиба (ингибитор кейзин-киназы 2) и низких доз интерферона делает опухолевые клетки более заметными для иммунной системы.
- Результаты лабораторных тестов подтвердили синергетический эффект двух препаратов, открывая путь к доклиническим и клиническим исследованиям.
Совместная команда исследователей Google Research и Йельского университета представила результаты работы специализированной искусственной интеллект-модели под названием C2S-Scale-27B, способной анализировать данные экспрессии одиночных клеток опухолей и выявлять эффективные сочетания лекарственных средств для иммунотерапии рака. В отличие от создания новых препаратов с нуля, ИИ предложил использовать сочетание уже известных веществ — ингибитора кейзин-киназы 2 (силмитасертиба, CX-4945) и низких доз интерферона. По мнению модели, именно эта комбинация усилит распознавание опухолевых клеток Т-клетками иммунной системы.
Особенность подхода заключается в выявлении контекст-зависимого эффекта — препараты проявляют активность лишь при определённом иммунном фоне. Так, для силмитасертиба ИИ предсказал увеличение экспрессии главного комплекса гистосовместимости класса I (MHC-I), ответственного за «презентацию» опухолевых клеток иммунитету, исключительно в присутствии интерферона. В противном случае эффект был минимален. Такая взаимосвязь ранее не была известна и была подтверждена in vitro: экспериментальные исследования на независимых линиях человеческих клеток демонстрируют синергию при совместном применении, в то время как каждое вещество по отдельности оказывает слабое или отсутствующее действие.
Фундаментальной инновацией стала концепция обработки профиля экспрессии генов клетки как текста — гены переводятся в токены, которые анализирует языковая модель. Это позволяет выявлять сложные закономерности, предсказывать реакцию на лекарственные воздействия, в том числе на ранее не встречавшиеся комбинации. Масштабность модели сыграла решающую роль в выявлении тонких, контекстуальных сигналов, неуловимых для меньших систем.
Однако важно отметить, что текущие результаты получены на лабораторном уровне. Следующие этапы предусматривают доклинические испытания на животных и, при положительных результатах по эффективности и безопасности, переход к ранним клиническим исследованиям на людях. Помимо этого, Google намерена применить технологию Gemma-2 для поиска эффективных стратегий комбинирования существующих препаратов в различных вариантах терапии рака.
Таким образом, применение продвинутых ИИ-моделей открывает новые возможности для персонализированной медицины и повышения эффективности иммунотерапии, что может стать значительным шагом вперёд в борьбе с онкологическими заболеваниями.
