גוגל דיפמיינד ואוניברסיטת ייל פיתחו מודל שקורא שפת תאים ומצא שילוב תרופות מפתיע

מודל על בסיס ג'מה שמבין ביולוגיה

חוקרים של גוגל דיפמיינד (Google DeepMind) יחד עם מדענים מאוניברסיטת ייל (Yale) בנו על גבי Gemma את Cell2Sentence-Scale, או בקיצור C2S-Scale, מודל שפותח כדי "לקרוא" את שפת התאים. במקום טקסט טבעי, המודל לומד ייצוגים של מצבי תא ותגובות לחומרים, ומאפשר לחזות איך אוכלוסיית תאים תגיב לטיפול תרופתי מסוים.

כשהבינה המלאכותית מציעה ניסוי

באחד הניסויים המודל הציע לשלב שתי תרופות מוכרות ביחסים מסוימים. כל אחת מהן לבדה הראתה פעילות כמעט אפסית, אבל השילוב גרם ל"גידולים קרים", כאלה שהמערכת החיסונית לא מזהה, להפוך גלויים לתאי T. תוצאות מעבדה אישרו שהשילוב מגביר את התגובה החיסונית בכ-50% בהשוואה לבסיס.

מנגנון ביולוגי חדש על המדף

לפי הצוות, המשמעות רחבה יותר מתרופה בודדת: ה-AI הצביע על מנגנון ביולוגי שלא היה מוכר קודם, שיכול לשפר את האפקטיביות של אימונותרפיה קיימת. זו לא תחזית תיאורטית בלבד, הניסוי הרטוב (wet lab) נתן תוקף אמפירי לכיוון שהמודל זיהה.

דיפמיינד: זה רק קצה הקרחון

בדיפמיינד מעריכים שמודלים גדולים מסוג C2S-Scale יהפכו לכלי שמאיץ גילוי תרופות, ואפילו יאפשרו לחזות שילובים מוצלחים עוד לפני שנכנסים למעבדה. כרגע מדובר בהוכחת יכולת (proof of concept) בסביבה מבוקרת, בלי נתונים קליניים או אישור רגולטורי, אבל הכיוון ברור: ביולוגיה חישובית עוברת מחיזוי מבנה לחיזוי פנוטיפ ותגובה לטיפול.