Google створила ШІ-модель для лікування раку

Корпорація Google у співпраці з Єльським університетом представила нову базову модель С2S-Scale 27B з 27 млрд параметрів, розроблену для інтерпретації «мови» окремих клітин та пошуку методів лікування онкологічних захворювань.

За даними розробників, система висунула гіпотезу щодо поведінки ракових клітин, яку згодом експериментально підтвердили на живих органічних зразках.

«Це відкриття показало перспективний напрям для розробки нових методів терапії раку», — підкреслили в компанії.

Модель базується на попередніх дослідженнях, у яких науковці довели: біологічні та мовні системи підпорядковуються схожим законам масштабування — зі зростанням їхнього розміру ефективність підвищується.

Як працює C2S-Scale 27B

Однією з головних проблем в імунотерапії раку є те, що багато пухлин залишаються «холодними» — невидимими для імунної системи. Один зі способів «розігріти» їх — змусити клітини активніше презентувати сигнали через процес, який називається «представлення антигенів».

У Google поставили перед C2S-Scale 27B завдання — знайти препарат, що діє як умовний підсилювач: посилює імунну відповідь лише в певному «імунопозитивному» середовищі, де вже спостерігається низький рівень інтерферону, недостатній для самостійної активації представлення антигенів.

Завдання вимагало роботи з умовними міркуваннями, із якими менші моделі не могли впоратися.

Для досягнення мети вчені розробили віртуальний двоконтекстний скринінг, здатний виявити саме цей синергетичний ефект. Він складався з двох етапів:

• імунопозитивний контекст: моделі надали реальні зразки пацієнтів, де зберігалися взаємодії між пухлинами й імунними клітинами, а також низький рівень інтерферонового сигналу;
• імунно-нейтральний контекст: модель отримала дані з ізольованих клітинних ліній, позбавлених імунного оточення.

Далі в Google змоделювали понад 4000 препаратів у двох контекстах і доручили моделі визначити, які з них посилюють представлення антигенів лише в першому випадку. Це дозволило зосередити пошук на клінічно значущих сценаріях.

Серед багатьох варіантів 10–30% уже згадувалися в науковій літературі, а решта стали несподіваними відкриттями.

Експериментальне підтвердження

Модель виявила «вражаючий контекстний розрив» для інгібітора кінази CK2 під назвою силмітасертиб (CX-4945). Нейромережа передбачила суттєве посилення представлення антигенів за використання препарату в «імунопозитивному» контексті, але майже повну відсутність ефекту в «імунно-нейтральному».

Особливо показово, що це абсолютно нова ідея, яка раніше ніде не згадувалася.

На наступному етапі дослідники перевірили гіпотезу в лабораторії. Для цього вони використали людські нейроендокринні клітини — зразки, яких модель не «бачила» під час навчання. Результати показали, що:

• обробка клітин лише силмітасертибом не спричиняла змін у представленні антигенів;
• обробка низькою дозою інтерферону давала помірний ефект;
• поєднання силмітасертибу з низькою дозою інтерферону спричиняло виражене синергетичне посилення представлення антигенів.

У лабораторних умовах ця комбінація підвищила рівень представлення антигенів приблизно на 50%, роблячи пухлину більш помітною для імунної системи.

Цифрове передбачення було неодноразово підтверджене експериментально.
C2S-Scale виявила новий умовний інтерфероновий підсилювач, який може допомогти перетворювати «холодні» пухлини на «гарячі» — більш чутливі до імунотерапії.

«Хоча це лише перший крок, він уже створює експериментально підтверджену основу для розробки нових комбінованих методів лікування, у яких кілька препаратів діють спільно для досягнення сильнішого ефекту», — йдеться в блозі.

Команди Єльського університету вже досліджують виявлений механізм і перевіряють інші ШІ-прогнози в різних імунних контекстах. Якщо подальші доклінічні та клінічні випробування підтвердять результати, такі підходи можуть пришвидшити розробку нових методів лікування раку.

Раніше біотехнологічна компанія SpotitEarly почала розробку домашнього тесту на рак, який базується на аналізі дихання людини. Технологія поєднує здатність собак розпізнавати запахи та алгоритми штучного інтелекту.

Нагадаємо, у вересні вчені створили ШІ-інструмент для прогнозування понад 1000 хвороб і передбачення змін у стані здоров’я на 10 років уперед.