Systémy AI mají výhodu v tom, že mohou vidět věci tam, kde je lidé a běžné algoritmy nedokážou najít. Systém Cell2Sentence Scale 27B tak už pomohl najít jednu zajímavou vlastnost v boji proti rakovině.
Google DeepMind se spolu s Yale University zasadil o zajímavý výzkum na poli medicíny i umělé inteligence. Vytvořen byl totiž systém Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) s 27 miliardami parametrů, který by měl rozumět "jazyku jednotlivých buněk". Měl by pomoci pochopit tomu, jak funguje rakovina buněk, což by ve výsledku mohlo pomoci k nalezení léků proti této nemoci. A první testy už vedly k pozitivním výsledkům.
Zásadním problémem je, že mnoho tumorů se tváří "chladně", tedy jsou neviditelnými pro lidský imunitní systém. Úlohou pro tento AI systém bylo, aby našel lék, který bude sloužit jako podmíněný zesilovač. Ten by měl zesílit signály pro imunitní systém v případě, že jsou přítomny nízké hladiny interferonu (klíčového imunitního proteinu), které však nestačí k tomu, aby se dostatečně silně prezentoval antigen a lidský imunitní systém na to mohl adekvátně zareagovat.
Následně proběhly simulace s více než 4000 léky, přičemž AI navrhla, že takovou vhodnou sloučeninou by mohl být silmitasertib, inhibitor proteinkinázy CK2. Vědci to tedy zkusili i prakticky a potvrdili to, co tvrdila AI. Silmitasertib sám o sobě neměl žádný efekt na prezentaci antigenu žádný vliv a nízká dávka interferonu měla jen mírný efekt. Nicméně když se tyto dvě věci zkombinovaly, prezentace antigenu se zvýšila o 50 %, což by ve výsledku mělo učinit nádor mnohem více viditelnějším pro imunitní systém, a to by mohlo přispět k lepší léčbě. Předpověď "in-silico" tak byla několikrát potvrzena testy "in-vitro". Vědci na Yale tak zkouší najít další podobné predikce AI, které by mohly pomoci vylepšit terapie u dalších nemocí, zejména v kontextu podobného imunitního chování.
Zdroj: techspot.com, blog.google
