DeepMind valide l'hypothèse du cancer : tumeurs froides — les rendre chaudes

Lisa Ernst · 16.10.2025 · Technique · 5 min

Google DeepMind et l'Université Yale rapportent sur un modèle d'IA qui a généré une hypothèse biologique visant à rendre visibles les tumeurs pour le système immunitaire. Cette hypothèse a ensuite été confirmée dans des cellules vivantes. Alphabet-CEO Sundar Pichai qualifie la validation dans les cellules de jalon.

Quelle: Représentation personnelle

Recherche sur le cancer assistée par l'IA

Un modèle d'IA ouvert basé sur Gemma, appelé C2S-Scale 27B, a généré une nouvelle hypothèse en biologie du cancer. Il prédisait que l'inhibition de la kinase CK2 par le composé Silmitasertib augmenterait nettement la présentation d'antigènes des cellules tumorales, mais seulement en cas de faible signalisation par l'interféron. Cette prédiction a été confirmée dans des modèles cellulaires humains neuroendocrines. La combinaison de Silmitasertib et d'interféron à faible dose a augmenté la présentation d'antigènes d'environ 50 pourcent ( Blog Google). ). Cela représente un cas rare d'une IA → hypothèse → laboratoire humide → réussite Blog Google).

C2S-Scale 27B est un grand modèle de langage pour la biologie à cellule unique. Il transforme les profils d'expression génique des cellules en « phrases » issues de gènes (« cell sentences »). Ainsi, il peut répondre, interpréter et simuler des réactions à des interventions en langage naturel sur des questions biologiques ( Blog Google Research). ). Le travail s'appuie sur une prépublication scientifique décrivant l'extension de cette méthode jusqu'à 27 milliards de paramètres ( bioRxiv).

Quelle: ausgezeichnet.org

L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans l'analyse de données biologiques complexes et le développement de nouvelles approches thérapeutiques.

Fondements biologiques

"Kalte" Tumoren sont des types de cancer auxquels le système immunitaire a peu accès. Cela résulte souvent d'une présentation antigénique faible, de barrières stromales et de signaux immunosuppresseurs. Les tumeurs « chaudes », en revanche, présentent de nombreuses cellules immunitaires et réagissent davantage à l'immunothérapie ( Molecular Cancer). ). La présentation antigénique, souvent via les molécules MHC-I, rend les cellules tumorales reconnaissables par les lymphocytes T. Les interférons peuvent en principe stimuler cette présentation ( PMC NCBI). ). Le Silmitasertib (CX-4945) est un inhibiteur de CK2, une kinase qui régule de nombreux processus cellulaires ( PMC NCBI).

Quelle: spektrum.de

La thérapie par cellules CAR-T est une approche prometteuse pour activer le système immunitaire dans la lutte contre le cancer.

État actuel et développement

En avril 2025, des chercheurs de Yale, Google Research et DeepMind ont présenté l'idée « Cell2Sentence » à l'échelle. Les données à cellule unique se transforment en texte, et les LLM apprennent à « lire » et à « écrire » la biologie ( Blog Google Research; bioRxiv).

Le 15 octobre 2025, il a été annoncé que le modèle 27B générait une hypothèse au potentiel clinique et avait passé le premier contrôle de réalité en laboratoire. Les chercheurs ont laissé C2S-Scale réfléchir dans deux contextes : d'abord avec une faible signalisation par l'interféron (contexte immunitaire positif) puis sans contexte immunitaire. Plus de 4 000 substances actives ont été simulées. Le modèle a identifié le Silmitasertib comme un « amplificateur conditionnel », qui augmente la présentation d'antigènes uniquement dans le bon contexte d'interféron ( Blog Google).

Par la suite, des modèles cellulaires neuroendocrines humains non connus par le modèle ont été testés. Le Silmitasertib seul n'a montré aucun effet. L'interféron à faible dose seul a eu un petit effet. La combinaison a entraîné environ 50 pour cent de présentation antigénique en plus, ce qui accroît la « visibilité » pour le système immunitaire ( Blog Google).

Preprint, code et modèles sont largement accessibles. Le partenaire de Yale explique les contextes et renvoie à GitHub/Hugging Face ( vandijklab.org; Hugging Face; GitHub).

Analyse et contextualisation

Cette approche vise à passer de « IA dans l'analyse » à « IA en tant que découvreuse », en générant non seulement des hypothèses mais aussi en les produisant plutôt que de les prioriser ( Blog Google Research). ). Un autre moteur est le besoin clinique, car de nombreux tumeurs restent « froides » pour les immunothérapies, et les voies pour les « réchauffer » de manière ciblée constituent une question clé ( Molecular Cancer). ). La mise à disposition du préprint, du code et des modèles accélère la réplication et l'extension et favorise la réputation de Gemma/C2S ( vandijklab.org; Hugging Face).

). Le Silmitasertib est connu, mais l'augmentation de la présentation d'antigènes induite ici, dépendante de l'interféron, est nouvelle et dépend du contexte. Cela pourrait réduire les effets secondaires, car le « boost » ne se produit que dans le milieu immunologique approprié ( Blog Google; PMC NCBI).

Le modèle C2S-Scale 27B a généré une hypothèse qui a été confirmée dans des cellules vivantes (in vitro). Silmitasertib associé à de l'interféron à faible dose a augmenté la présentation d'antigènes d'environ 50 pourcent ( Blog Google). ). C2S-Scale traduit les données d'expression de cellule unique en « phrases cellulaires » et suit des lois d'échelle claires ; le préprint est public ( Blog Google Research; bioRxiv).

Il reste incertaine la transférabilité à différents types de tumeurs, la fenêtre de dose, la sécurité et la durée des effets chez les animaux et chez l'homme. À ce jour, il n'existe pas de données précliniques sur les animaux ni de données cliniques pour cette combinaison dans ce mécanisme ( Blog Google). ). Les gros titres qui parlent de « l'IA guérissant le cancer » ou suggèrent une efficacité clinique gonflent les résultats. Le travail montre une hypothèse validée en laboratoire, pas une étude sur des patients ( Economic Times).

). Sundar Pichai résume la nouvelle comme un « jalon excitant » et renvoie à la validation dans les cellules ( X.com). ). Le laboratoire partenaire de Yale (van Dijk Lab) présente C2S-Scale comme une plateforme pour des « cellules virtuelles » et une collaboration ouverte ( vandijklab.org). ). Des rapports indépendants classent cette étape comme une voie potentielle pour les immunothérapies, mais soulignent le stade précoce de la recherche ( Decrypt). ). Le scepticisme demeure quant à la transférabilité clinique, car les voies de l'interféron sont complexes et ne sont pas sans effets secondaires ( PMC NCBI).

Quelle: ajouté par l'utilisateur

Ce diagramme montre des méthodes pour l'enrichissement et la détection des cellules tumorales circulantes, de l'ADN tumoral circulant, des exosomes et des plaquettes sanguines associées aux cellules tumorales à partir d'échantillons sanguins.

Perspectives et questions ouvertes

Pour les chercheurs, les ressources ouvertes facilitent la réplication, la comparaison et l'extension. Le préprint, le code et les modèles sont directement disponibles ( bioRxiv; GitHub; Hugging Face). ). Les clinicien·ne·s devraient noter qu'il s'agit d'un mécanisme prometteur, mais qu'aucune donnée sur l'efficacité clinique n'est disponible. La littérature sur la présentation antigénique et l'interféron aide à l'interprétation ( PMC NCBI). ). Les personnes intéressées devraient consulter des sources primaires et vérifier si les résultats ont été confirmés chez les animaux et chez l'homme.

). Les questions ouvertes concernent quelles entités tumorales bénéficient réellement de l'inhibition CK2 dépendante de l'interféron et quelle est l'ampleur de l'effet cliniquement pertinent in vivo. De plus, les doses et combinaisons sûres et efficaces, ainsi que l'interaction avec les thérapies établies comme les inhibiteurs de points de contrôle, doivent être clarifiées. La robustesse de l'effet en dehors des modèles neuroendocrines testés est également incertaine. Selon Google/Yale, des travaux mécanistiques et d'autres tests sont en cours ; la revue par les pairs et des modèles animaux précliniques sont prévus ( ). L'affirmation « DeepMind et Yale : hypothèse IA pour le cancer validée » est globalement exacte. Une IA a généré une idée nouvelle et contextuelle, et le laboratoire l'a confirmée dans des cellules. Cette passerelle de la simulation à l'expérience est rarement réussie pour l'instant ( Blog Google; bioRxiv).

). Le chemin vers les patient·e·s est long, mais le motif ouvert, reproductible et biologiquement plausible montre comment l'IA peut accélérer les découvertes à l'avenir ( Blog Google). ); vandijklab.org; Blog Google Research).