Cell2Sentence-Scale 27B. Apelido: C2S. Com seu nome parecendo saído diretamente de um romance de ficção científica, esse grande modelo de linguagem (LLM) – uma espécie de ChatGPT da célula – acaba de provar suas capacidades extraordinárias.
Em estudo pré-print disponível no site BioRxivseus designers, pesquisadores de Google DeepMind, Google Research e Universidade de Yale explicam como o C2S pode testar milhares de tratamentos em células virtuais e prever seus efeitos… sem tocar no paciente!
Um modelo capaz de prever o efeito de milhares de tratamentos
Eles demonstraram que esta poderosa IA foi capaz de identificar, entre mais de 4.000 moléculasum tratamento capaz de tornar as células cancerosas visíveis ao sistema imunológico para que possam ser destruídas. Quando os investigadores testaram esta molécula em laboratório, a previsão da IA revelou-se correta. Prova de que o uso de ferramentasinteligência artificial poderia acelerar exponencialmente a investigação do cancro.
“ Nosso modelo de IA gerou uma nova hipótese sobre o comportamento celular do câncer, uma previsão que desde então confirmamos por meio de validações experimentais em células vivascomentou Shekoofeh Azizi, principal autor do estudo, sobre LinkedIn. Esta descoberta abre um novo caminho promissor para o desenvolvimento de terapias contra o câncer. »
Um corpus colossal para uma compreensão sem precedentes da vida
O segredo da escala C2S? Ele foi ensinado a “ler” e “escrever” biologia. Concretamente, ao converter cada transcriptoma (todos os RNAs presentes num instante T em uma célula, que corresponde à tradução de genes celulares) em um texto curto, este LLM torna-se capaz de ingerir não apenas dados de expressão genético da célula, mas também artigos científicos e múltiplas anotações.
Os pesquisadores explicam como conseguiram reunir um conjunto de informações que representa um bilhão” fichas » (a título indicativo, um token equivale a quatro caracteres em Palavra100 tokens equivalem a aproximadamente 75 palavras). Esses tokens cobriram os perfis genéticos de 50 milhões de células humanas e de camundongos, bem como metadados e literatura na área de biologia.
Assim nutrido, o C2S conseguiu passar de 410 milhões para 27 bilhões de parâmetros, e assim adquirir um poder de memorização e conhecimento inédito na área da biologia e da medicina. O modelo tornou-se assim capaz não só de compreender a linguagem das células, mas também de analisá-la e falá-la.
Aplicações promissoras em oncologia
Mas suas habilidades não param por aí. Os pesquisadores explicam que o C2S foi treinado para prever como uma célula responderá a uma interrupção causada por um medicamento. hormôniouma substância química… ou uma combinação de sinais. No que diz respeito ao cancro, ao contrário das culturas celulares em laboratório, o C2S pode integrar todo o ambiente da célula cancerígena, em particular as interacções que terá com as células vizinhas e o microambiente da célula cancerígena. tumor.
O aparecimento da imunoterapia há 15 anos permitiu desenvolver tratamentos que, ao contrário quimioterapia que ataca tanto as células cancerosas quanto as células saudáveis, ativa o sistema imunológico para que ataque especificamente as células cancerígenas. Infelizmente, em dois em cada três casos, os tumores não respondem a estes tratamentos. Falamos de “tumores quentes” quando são detectados pelo sistema imunológico, e de “tumores frios” quando escapam pelas frestas do sistema imunológico. Estes últimos conseguem, de facto, activar um sistema que os torna capazes de se camuflarem, ou seja, de se tornarem invisíveis aos olhos linfócitos T responsável por destruí-los.
Pacientes virtuais
O pesquisadores biológicos da Universidade de Yale, portanto, pediu ao LLM C2S que identificasse uma molécula capaz de tornar o sistema imunológico capaz de detectar tumores resfriados. O modelo simulou assim o efeito de 4.000 princípios ativos de medicamentos já existentes em dois grupos de “pacientes virtuais”, um com cancro e outro com boa saúde. Objectivo: acelerar a fase extremamente demorada em que milhares de moléculas candidatas são testadas em laboratório, em linhas celulares individuais.
Resultado: o C2S conseguiu identificar o medicamento chamado silmitasertib. Esta pequena molécula já é usada como tratamento anticâncer por sua capacidade de bloquearenzima “ proteína quinase CK2″ responsável pela multiplicação de células tumorais. C2S previu que o silmitasertib também poderia forçar as células tumorais a abandonarem sua camuflagem e expor as células tumorais em sua superfície. antígenos provável que seja reconhecido pelos linfócitos T.
Um remédio antigo prometia uma nova vida
Em sua publicação, os pesquisadores explicam como conseguiram demonstrar experimentalmente in vitro que o silmitasertibe aumentou em 50% a apresentação de antígenos em células malignas, transformando assim tumores quentes em tumores frios.
Experimentos em animais e depois em humanos terão que ser realizados antes que se possa confirmar que o silmitasertibe é um bom candidato paraimunoterapia anticâncer. Quaisquer que sejam os resultados – e uma vez validado pelos pares – este estudo sugere que a IA é capaz de identificar e testar novas terapias direcionadas muito mais rapidamente do que antes. O resultado é uma economia de vários anos e uma redução considerável dos custos de desenvolvimento. Continua…