Google DeepMind e l’Università di Yale hanno sviluppato Cell2Sentence Scale 27B (C2S-Scale), un modello di intelligenza artificiale da 27 miliardi di parametri in grado di interpretare il linguaggio cellulare per individuare nuovi approcci terapeutici contro i tumori refrattari alle immunoterapie.
L’AI, parte della piattaforma open source Gemma di Google, ha analizzato oltre 4.000 farmaci con un metodo chiamato dual-context virtual screen, identificando il composto silmitasertib come “potenziatore” della risposta immunitaria se combinato con interferone.
I risultati, inizialmente previsti dal modello e poi confermati in laboratorio, mostrano un incremento del 50% nella capacità delle cellule tumorali di esporre antigeni.
Tutti i dati e il codice sono stati pubblicati su Hugging Face e GitHub, aprendo nuove prospettive per la scoperta collaborativa di terapie oncologiche personalizzate.
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