Google DeepMind は、医学分野における重要な科学的進歩、つまりがん細胞のメカニズムを解読できる人工知能 (AI) モデルを発表したばかりです。
研究チームはイェール大学と協力して、「各細胞の言語を理解する」という目標を掲げ、オープンなGemmaアーキテクチャ上に構築された270億パラメータのプラットフォームモデルであるC2S-Scale 27Bを開発した。
DeepMindによると、AIモデルが生物学的データを分析しただけでなく、がん細胞の挙動に関する新しい科学的仮説を提案し、それが生きた細胞で実験的に確認されたのはこれが初めてだという。
言い換えれば、この AI は単にデータから学習するだけでなく、推論してがん治療の新しい方向性を見つけることができるのです。
C2S スケール 27B は、がん細胞がどのように免疫系と相互作用するかを分子レベルでシミュレートすることにより、抗腫瘍免疫応答を活性化できる可能性のある薬剤を予測しました。
ヒト細胞での試験後のいくつかの初期結果は、将来的にはより正確で個別化された免疫療法の可能性を示唆しています。
今日の免疫療法の大きな課題の 1 つは、腫瘍が免疫系から「隠れ」ていることが多く、身体が腫瘍を特定して破壊することが不可能になっていることです。
このモデルの目標は、免疫シグナルを増幅し、抗原提示を通じてがん細胞に免疫活性化シグナルの発現を強制する薬剤を同定することです。これは、免疫系が腫瘍を認識して攻撃するための重要な要素です。
これを行うために、チームは「デュアルコンテキスト仮想ディスプレイ」と呼ばれる手法を使用し、AI モデルが数千の異なる腫瘍サンプルにわたって 4,000 種類以上の薬剤を分析できるようにしました。
AI は、何百万ものシミュレーションを通じて、特定の細胞条件下で免疫活性化を高める化合物を特定できます。
注目すべきことに、モデルによって提案された薬剤の中には、免疫療法に関連する、これまで知られていなかったまったく新しい薬剤も含まれています。
典型的な例は CX-4945 で、抗原提示を 50% 以上増加させると予測されており、多くの種類の癌に対する新たな治療方向の可能性が開かれます。
科学者らは、Google DeepMind のモデルは細胞レベルでシミュレーションして推論する機能を備えているため、高価な現実の実験から AI ベースの仮想実験室シミュレーションまで、医薬品の研究開発の方法を変えることができると述べています。
この発見は、生命科学における AI の役割を確固たるものにするだけでなく、今世紀最大の医学的謎の 1 つであるがんの完全解読に人類がテクノロジーをどのように近づけることができるかを示しています。
