DeepMind валидирует гипотезу рака: холодные опухоли — делаю их горячими

Lisa Ernst · 16.10.2025 · Техника · 5 минут

Google DeepMind и Йельский университет сообщили об ИИ-модели, которая сгенерировала биологическую гипотезу по визуализации опухолей для иммунной системы. Эта гипотеза затем была подтверждена в живых клетках. Alphabet-CEO Сундар Пичай назвал валидацию в клетках важной вехой.

Quelle: Собственное представление

ИИ-поддерживаемые исследования рака

Открытая, основанная на Gemma ИИ-модель под названием C2S-Scale 27B сгенерировала новую гипотезу в области биологии рака. Было предсказано, что ингибирование CK2 киназы препаратом Силмитасертиб значительно увеличит презентацию антигенов опухолевых клеток, но только при слабой сигнализации интерферона. Это предсказание было подтверждено на человеческих нейроэндокринных клеточных моделях. Комбинация Силмитасертиба и низко-дозированного интерферона повысила презентацию антигенов примерно на 50 процентов ( Блог Google Research). ). Это редкий пример «ИИ → гипотеза → мокрая лаборатория → результат». Блог Google Research).

C2S-Scale 27B — крупная языковая модель для одноклеточной биологии. Она преобразует профили экспрессии генов клеток в «предложения» из генов («cell sentences»). Таким образом она может отвечать на биологические вопросы на естественном языке, интерпретировать их и моделировать реакции на вмешательства ( Блог Google Research). ). Эта работа основана на научной препринтной публикации, которая описывает масштабирование этого метода до 27 миллиардов параметров ( bioRxiv).

Quelle: ausgezeichnet.org

Искусственный интеллект играет ключевую роль в анализе сложных биологических данных и разработке новых подходов к терапии.

Биологические основы

«Холодные» опухоли — это виды рака, в которые иммунная система едва проникает. Это часто связано с слабой презентацией антигенов, стромальными барьерами и иммуносупрессивными сигналами. «Горячие» опухоли же обладают большим количеством иммунных клеток и чаще реагируют на иммунотерапию ( Molecular Cancer). ). Презентация антигенов, чаще всего через молекулы MHC-I, делает опухолевые клетки узнаваемыми для T-клеток. Интерфероны могут в принципе активировать эту презентацию ( PMC NCBI). ). Силмитасертиб (CX-4945) — клинически изучаемый ингибитор киназы CK2, которая регулирует множество клеточных процессов ( PMC NCBI).

Quelle: spektrum.de

CAR-T клеточная терапия — многообещанный подход к активации иммунной системы для борьбы с раком.

Текущее состояние и развитие

В апреле 2025 года исследователи из Йеля, Google Research и DeepMind представили масштабированную идею «Cell2Sentence». Одноклеточные данные преобразуются в текст, и LLM учатся «читать» биологию и «писать» Блог Google Research; bioRxiv).

15 октября 2025 года было объявлено, что модель 27B сгенерировала гипотезу клинического потенциала и прошла первый лабораторный реалистический тест. Исследователи заставили C2S-Scale думать в двух контекстах: один слабо-интерферон-сигнализацией (иммунный контекст-позитив) и один без иммунного контекста. Было смоделировано более 4 000 активных веществ. Модель идентифицировала Силмитасертиб как «условный усилитель», который повышает презентацию антигенов только в подходящей среде интерферона ( Блог Google Research).

Далее были протестированы человеческие нейроэндокринные клеточные модели, которым модель не была известна. Сам по себе Силмитасертиб не показал эффекта. Ни низко-дозированный интерферон поодиночке не дал значительного эффекта. Комбинация привела к примерно 50-процентному увеличению презентации антигенов, что означает повышенную «видимость» для иммунной системы ( Блог Google Research).

Предпринт, код и модели открыты. Партнёр по Йельскому университету объясняет фон и ссылается на GitHub/Hugging Face ( vandijklab.org; Hugging Face; GitHub).

Анализ и интерпретация

Этот подход нацелен на переход от «ИИ в анализе» к «ИИ как исследовательнице», генерируя гипотезы не только как приоритеты, но и как самостоятельные гипотезы ( Блог Google Research). ). Ещё одним драйвером является клиническая потребность: многие опухоли остаются «холодными» для иммун Therapies, и поиск путей целенаправленного «разогрева» как ключевой вопрос ( Molecular Cancer). ). Выпуск препринтов, кода и моделей ускоряет репликацию и расширение и повышает репутацию Gemma/C2S ( vandijklab.org; Hugging Face).

Силмитасертиб известен, однако показанное здесь, интерферон-зависимое усиление презентации антигенов ново и контекст-зависимо. Это потенциально снижает побочные эффекты, поскольку «ускорение» происходит только в подходящей иммунологической среде ( Блог Google Research; PMC NCBI).

Модель C2S-Scale 27B сгенерировала гипотезу, которая была подтверждена в живых клетках (in vitro). Силмитасертиб плюс низко-дозированное интерферон увеличили презентацию антигенов примерно на 50 процентов ( Блог Google Research). ). C2S-Scale переводит данные по отдельным клеткам в «cell sentences» и следует четким законам масштабирования; препринт открыт/публичен ( Блог Google Research; bioRxiv).

Неясно, насколько переносимы результаты на разные типы опухолей, какое окно дозирования, безопасность и длительность эффекта in vivo у животных и людей. Пока отсутствуют преклинические данные на животных или клинические данные по этой комбинации в этом механизме ( Блог Google Research). ). Заголовки, которые говорят о «ИИ лечит рак» или подразумевают клиническую эффективность, раздувают выводы. Работа демонстрирует лабораторно валидированную гипотезу, а не клиническое исследование на пациентах ( Economic Times).

). Сундар Пичай назвал это волнующей вехой и указал на валидацию в клетках ( X.com). ). Партнёрская лаборатория Yale (van Dijk Lab) позиционирует C2S-Scale как платформу для «виртуальных клеток» и открытого сотрудничества ( vandijklab.org). ). Независимые сообщения относят этот шаг к потенциальному новому пути иммунотерапий, однако подчеркивают ранний статус исследований ( Decrypt). ). Скепсис сохраняется по клинической переносимости, поскольку пути интерферона сложны и не свободны от побочных эффектов ( PMC NCBI).

Quelle: добавлено пользователем

Эта диаграмма демонстрирует методы обогащения и обнаружения циркулирующих опухолевых клеток, циркулирующей опухолевой ДНК, экзосом и тромбоцитов, связанных с опухолью, из образцов крови.

Перспективы и открытые вопросы

Для исследователей открытые ресурсы упрощают репликацию, сравнение и расширение. препринт, код и модели доступны напрямую ( bioRxiv; GitHub; Hugging Face). Клиники должны учитывать, что это захватывающий механизм, но клинических данных об эффективности нет. Литература по презентации антигенов и интерферону помогает в интерпретации ( PMC NCBI). ). Заинтересованные лица должны использовать первоисточники и проверять, подтверждаются ли результаты на животных и людях.

). Открытые вопросы касаются того, какие опухолевые единицы действительно выигрывают от интерферон-зависимого ингибирования CK2 и насколько велик клинически значимый эффект in vivo. Также нужно определить дозы и комбинации, которые безопасны и эффективны, а также взаимодействие с установленными terapиями, такими как ингибиторы контрольных точек. Надёжность эффекта за пределами протестированных нейроэндокринных моделей остается открытой. По данным Google/Yale проводятся механистические последующие работы и дополнительные тесты; предстоит рецензирование и преклинические животные модели. ). Утверждение «DeepMind и Yale: гипотеза ИИ по раку подтверждена» по сути верно. Искусственный интеллект сгенерировал новую, контекст-зависимую идею, и лаборатория подтвердила её в клетках. Этот переход от моделирования к эксперименту пока редко удаётся ( Блог Google Research; bioRxiv).

). Путь к пациентам далеко, но открытая, воспроизводимая и биологически правдоподобная модель демонстрирует, как ИИ в будущем может ускорить открытия ( Блог Google Research). ); vandijklab.org; Блог Google Research).