在 10 月 15 日，Google DeepMind 與耶魯大學共同宣佈了 C2S-Scale 27B，這是一個擁有 270 億個參數的強大基礎模型，並在科學領域取得了顯著的發現。這個 AI 模型屬於 Gemma 家族，生成了一個關於癌細胞行為的新假設，該假設後來通過活細胞的實驗得到了驗證。這一發現為開發先進的癌症治療方法開啟了一個充滿希望的新途徑，標誌著人工智能在生物醫學研究中應用的一個重大里程碑。
這個模型的設計旨在理解個體細胞的“語言”，使其能夠分析複雜的單細胞數據。在癌症免疫療法中，面對“冷”腫瘤的挑戰是一個艱巨的任務，因為這類腫瘤能夠逃避免疫系統的檢測。DeepMind 的模型專門設計用來識別一種藥物，該藥物能在特定的生物條件下選擇性地增強免疫反應。與較小的 AI 系統不同，這一模型顯示出能夠在這些複雜的生物背景中進行推理的能力。
為了測試其能力，該 AI 對超過 4,000 種藥物在不同患者樣本中進行了篩選。結果預測名為 silmitasertib 的藥物能夠增強免疫信號，特別是在與低劑量干擾素結合使用時。實驗證實了這一預測：無論是 silmitasertib 還是干擾素單獨使用時都沒有強烈的效果，但當兩者結合時，抗原呈遞增加了約 50%。這使得之前無法應對的腫瘤變得更容易被免疫系統檢測到，有效地將“冷”腫瘤轉變為“熱”腫瘤。
耶魯大學的團隊目前正在進一步研究這一機制，並測試模型的其他預測。Google CEO Sundar Pichai 在其社交媒體平台 X 上表示：“隨著更多的臨床前和臨床測試，這一發現可能揭示出一個有希望的新途徑，用於開發抗癌療法。”這一研究的成果不僅展示了人工智能在生物醫學領域的潛力，更為癌症治療的未來提供了新的思路和希望。
