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 kıymetli gelişmelerden biri olabileceğine ve hastalığın gelecekte nasıl tedavi edileceğini değiştirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.
Kanserin tedavisine yönelik çalışmalar devam ederken yapay zekanın da yardımıyla kıymetli çalışmalar yapmak için birlikte çalışan Google DeepMind ve Yale Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen, Cell2Sentence-Scale 27B ( C2S-Scale ) isimli 27 milyar parametreli model kıymetli bir sonuca ulaştı.
Google’ın açık kaynaklı Gemma AI modeli üzerine inşa edilen C2S-Scale, tek hücre tahlili için tasarlandı ve araştırmacıların canlı organizmalardaki kanser hücrelerinin davranışlarını kestirim etmelerini sağlıyor.
Klinik doğrulama, modelin öngörülerini kanıtladı ve potansiyel olarak daha tesirli kanser tedavilerinin önünü açıyor. Bu keşif, biyolojik yapay zeka modellerinin net ölçekleme maddelerine uyduğunu gösteren Google’ın evvelki araştırmasına dayanıyor: Daha büyük modeller, doğal lisan yapay zeka sistemlerinin davranışına benzeri formda daha yüksek seviyede şartlı akıl yürütme sergiliyor.
Google’a nazaran, C2S-Scale 27B modeli, canlı hücrelerin lisanını yorumlayabiliyor böylece gizlenen ve tespit edilmesi sıkıntı olan soğuk tümörleri, sıcak tümörlere dönüştürebiliyor. Bu ne manaya geliyor? Soğuk tümörler terimi, çoklukla bağışıklık sistemi tarafından akına uğrama mümkünlüğü düşük olan, yani bağışıklık hücrelerini bilhassa, T hücrelerini, tümörün içine çekmeyen tümörleri söz ediyor. Bu cins tümörler, bağışıklık yansısını bastıran hücrelerle çevrili olabiliyor ve bu nedenle immünoterapiye yeterli karşılık vermiyorlar. Örneğin, Göğüs, yumurtalık, prostat, pankreas ve beyin (glioblastoma) üzere birçok kanser çeşidi çoklukla “soğuk tümör” olarak kabul edilir ve tedavileri şiddetli olabilir.
İşte bu yüzden yapay zeka modelinin yakaladığı bu süreç, makûs huylu hücreleri bağışıklık sistemi için daha görünür hale getiriyor ve tedaviye daha açık hale getiriyor.
Yeni yapay zeka modeli, bedenin bağışıklık sinyalini belli durumlarda, örneğin, bağışıklık sinyali proteini interferonun yetersiz düzeyleri nedeniyle kendi başına antijen sunumunu tetikleyememesi üzere, güçlendirebilen şartlı bir güçlendirici ilacı da muvaffakiyetle tanımladı. Bu yetenek, misal zorluklarla karşı karşıya kalan daha küçük yapay zeka modellerinde gözlemlenmemişti.
Google, C2S-Scale’in karmaşık biyolojik şartlar altında akıl yürütecek halde eğitilmesinde gerçek dünyadaki hasta tümör örnekleri ve izole hücre çizgisi dataları üzerinde 4 binden fazla ilacın tesirlerini simüle eden “çift bağlamlı sanal ekran” ismi verilen bir sistemi kullandıklarını belirtti.
Modelden antijen sunumunu seçici olarak artırabilecek ilaçları belirlemeleri istendiğinde, model birkaç adayı vurguladı; bunların sırf yüzde 10 ila 30’unun daha evvel kanser tedavisinde tesirli olduğu biliniyordu. Geri kalan varsayımların tarama yahut kanser immünoterapisiyle evvelce bilinen bir kontağı yoktu. Bu varsayımlar daha sonra klinik uygulamalarda doğrulandı.
Gemma ve C2S-Scale 27B, Hugging Face ve GitHub’da herkese açık olarak sunuluyor.
Google ayrıyeten, 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 iddiaların terapötik(tedaviyle ilgili yahut tedaviye yardımcı olan)olarak kullanıma sunulmadan evvel kıymetlendirme ve klinik doğrulama gerektireceği konusunda uyarıyor.
