Google DeepMind, en colaboración con la Universidad de Yale, desarrollaron un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) llamado C2S-Scale 27B, que ha permitido a los investigadores identificar nuevas vías terapéuticas contra el cáncer.
Este modelo de 27 mil millones de parámetros, basado en los modelos abiertos Gemma, está diseñado para comprender el ‘lenguaje’ de las células individuales y generar hipótesis científicas que pueden ser validadas en laboratorio.
C2S-Scale 27B se entrenó para detectar señales desencadenantes inmunes mediante el proceso de presentación de antígenos, clave en la inmunoterapia. El modelo buscó compuestos que actuaran como amplificadores condicionales, ayudando al sistema inmunológico a reconocer células cancerosas en contextos específicos. Lo más notable es que algunos de los medicamentos identificados no formaban parte del entrenamiento del modelo, lo que demuestra su capacidad de generalización y razonamiento.
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¿Qué logró C2S-Scale 27B?
- El modelo fue capaz de predecir medicamentos que podrían mejorar la respuesta inmunológica contra tumores ‘invisibles’. Es decir, aquellos que el sistema inmunológico no detecta fácilmente.
- Utilizando una técnica llamada pantalla virtual de doble contexto, analizó más de 4.000 compuestos en distintas muestras tumorales y datos celulares aislados.
- El resultado fue la identificación de nuevos fármacos que no estaban previamente asociados con la inmunoterapia. Incluye el CX-4945, que mostró un aumento del 50% en la presentación de antígenos en células neuroendocrinas humanas.
- Este avance representa un cambio de paradigma: pasar del enfoque tradicional de prueba y error a simulaciones virtuales de laboratorio, donde la IA no solo procesa datos, sino que razona y genera hipótesis científicas.
- Según DeepMind, este es un ejemplo de cómo los modelos fundacionales pueden acelerar el descubrimiento biomédico y abrir nuevas posibilidades para terapias personalizadas.
Foto: Google Blog.