Корпорация Google в сотрудничестве с Йельским университетом представила новую базовую модель с 27 млрд параметров, разработанную для понимания «языка» отдельных клеток.

C2S-Scale 27B выдвинула гипотезу о поведении раковых клеток, которую впоследствии подтвердили экспериментально на живых органических образцах.

Модель основана на предыдущих исследованиях, в которых специалисты показали: биологические и языковые системы подчиняются схожим законам масштабирования — с увеличением размера их эффективность растет.

Одной из главных проблем в иммунотерапии рака является то, что многие опухоли остаются «холодными» — невидимыми для иммунной системы. Один из способов «разогреть» их — заставить представлять сигналы с помощью процесса, называемого «презентация антигенов».

В Google поставили перед C2S-Scale 27B задачу — найти препарат, который действует как условный усилитель: усиливает иммунный отклик только в определенной «иммуноположительной» среде, где уже присутствует низкий уровень интерферона, но недостаточный для самостоятельной активации представления антигенов.

Задача требовала работы с условными рассуждениями, с которыми меньшие модели не справлялись.

Для достижения цели ученые разработали виртуальный двухконтекстный скрининг, способный выявить именно этот синергетический эффект. Он включал два этапа:

Затем в Google смоделировали более 4000 препаратов в обоих контекстах и поручили модели определить, какие из них усиливают представление антигенов только в первом случае. Это позволило сосредоточить поиск на клинически значимых сценариях.

Среди множества вариантов 10–30% уже упоминались в научной литературе, а остальные оказались неожиданными открытиями.

Модель выявила «поразительный контекстный разрыв» для ингибитора киназы CK2 под названием силмитасертиб (CX-4945). Нейросеть предсказала заметное усиление представления антигенов при использовании препарата в «иммуноположительном» контексте, но почти полное отсутствие эффекта в «иммунно-нейтральном».