Google ve Yale’in yapay zeka modelinden kansere yönelik keşif

Google ve Yale Üniversitesi tarafından ortaklaşa geliştirilen bir yapay zeka modeli, kanser hücrelerinin insan bağışıklık sistemiyle nasıl etkileşime girdiğine dair çığır açıcı bir sonuç ortaya koydu. Araştırmacılar, bu keşfin kanser tedavisinde bugüne kadarki en önemli gelişmelerden biri olabileceğine ve hastalığın gelecekte nasıl tedavi edileceğini değiştirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.

Kanserin tedavisine yönelik çalışmalar devam ederken yapay zekanın da yardımıyla önemli çalışmalar yapmak için birlikte çalışan Google DeepMind ve Yale Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen, Cell2Sentence-Scale 27B ( C2S-Scale ) adlı 27 milyar parametreli model önemli bir sonuca ulaştı.

Google’ın açık kaynaklı Gemma AI modeli üzerine inşa edilen C2S-Scale, tek hücre analizi için tasarlandı ve araştırmacıların canlı organizmalardaki kanser hücrelerinin davranışlarını tahmin etmelerini sağlıyor.

Klinik doğrulama, modelin öngörülerini kanıtladı ve potansiyel olarak daha etkili kanser tedavilerinin önünü açıyor. Bu keşif, biyolojik yapay zeka modellerinin net ölçekleme yasalarına uyduğunu gösteren Google’ın önceki araştırmasına dayanıyor: Daha büyük modeller, doğal dil yapay zeka sistemlerinin davranışına benzer şekilde daha yüksek düzeyde koşullu akıl yürütme sergiliyor.

Google’a göre, C2S-Scale 27B modeli, canlı hücrelerin dilini yorumlayabiliyor böylelikle gizlenen ve tespit edilmesi zor olan soğuk tümörleri, sıcak tümörlere dönüştürebiliyor. Bu ne anlama geliyor? Soğuk tümörler terimi, genellikle bağışıklık sistemi tarafından saldırıya uğrama olasılığı düşük olan, yani bağışıklık hücrelerini özellikle, T hücrelerini, tümörün içine çekmeyen tümörleri ifade ediyor. Bu tür tümörler, bağışıklık tepkisini bastıran hücrelerle çevrili olabiliyor ve bu nedenle immünoterapiye iyi yanıt vermiyorlar. Örneğin, Meme, yumurtalık, prostat, pankreas ve beyin (glioblastoma) gibi birçok kanser türü genellikle “soğuk tümör” olarak kabul edilir ve tedavileri zorlu olabilir.

İşte bu yüzden yapay zeka modelinin yakaladığı bu süreç, kötü huylu hücreleri bağışıklık sistemi için daha görünür hale getiriyor ve tedaviye daha açık hale getiriyor.

Yeni yapay zeka modeli, vücudun bağışıklık sinyalini belirli durumlarda, örneğin, bağışıklık sinyali proteini interferonun yetersiz seviyeleri nedeniyle kendi başına antijen sunumunu tetikleyememesi gibi, güçlendirebilen koşullu bir güçlendirici ilacı da başarıyla tanımladı. Bu yetenek, benzer zorluklarla karşı karşıya kalan daha küçük yapay zeka modellerinde gözlemlenmemişti.

Google, C2S-Scale’in karmaşık biyolojik koşullar altında akıl yürütecek şekilde eğitilmesinde gerçek dünyadaki hasta tümör örnekleri ve izole hücre hattı verileri üzerinde 4 binden fazla ilacın etkilerini simüle eden “çift bağlamlı sanal ekran” adı verilen bir sistemi kullandıklarını belirtti.

Modelden antijen sunumunu seçici olarak artırabilecek ilaçları belirlemeleri istendiğinde, model birkaç adayı vurguladı; bunların yalnızca yüzde 10 ila 30’unun daha önce kanser tedavisinde etkili olduğu biliniyordu. Geri kalan tahminlerin tarama veya kanser immünoterapisiyle önceden bilinen bir bağlantısı yoktu. Bu tahminler daha sonra klinik uygulamalarda doğrulandı.

Gemma ve C2S-Scale 27B, Hugging Face ve GitHub’da herkese açık olarak sunuluyor.

Google ayrıca, araştırmacıların potansiyel olarak hayat kurtarıcı hipotezleri ortaya çıkarabilecek sanal ilaç taramaları yürütmelerine yardımcı olmak için bioRxiv’de bilimsel bir ön baskı yayınladı.

Bunun yanı sıra araştırmacılar, tüm tahminlerin terapötik(tedaviyle ilgili veya tedaviye yardımcı olan)olarak kullanıma sunulmadan önce değerlendirme ve klinik doğrulama gerektireceği konusunda uyarıyor.