Google DeepMind ukázal svetu, že AI už dokáže liečiť rakovinu. A nie je to len teória
AI model Gemma objavil spôsob, ako rozsvietiť nádory pre imunitný systém, ktorý začne proti nim bojovať.
Znie to ako sci-fi, ale nie je. Vedci z Google DeepMind a Yale University postavili umelú inteligenciu, ktorá sama navrhla nový spôsob, ako „rozsvietiť“ neviditeľné nádory, aby ich telo konečne spoznalo a napadlo. Model s názvom Cell2Sentence-Scale 27B, skrátene C2S-Scale, má 27 miliárd parametrov a patrí do rodiny otvorených AI modelov Gemma. Práve táto otvorenosť je kľúčová. Model nie je uzamknutý v laboratóriách jednej korporácie. Vedci z celého sveta ho môžu študovať, rozvíjať a overovať jeho zistenia a tým zrýchliť celý proces vývoja nových liečebných metód.
Problém, na ktorý sa AI zamerala, je starý ako imunoterapia sama. Niektoré nádory sú pre imunitný systém „neviditeľné“. Hovorí sa im „studené“ tumory. Aby ich telo rozpoznalo, musia sa premeniť na „horúce“, teda také, ktoré vysielajú signály, že ide o nepriateľa. Tieto signály vznikajú pri tzv. antigénovej prezentácii, keď sa bunky doslova „označia“ ako podozrivé.
Tím z Google DeepMind dal modelu C2S-Scale 27B úlohu, ktorú by pred pár rokmi nezvládla žiadna AI. Mal nájsť liek, ktorý dokáže zvýšiť viditeľnosť nádorových buniek, ale len vtedy, keď už v prostredí existujú slabé stopy imunitnej aktivity, konkrétne nízke množstvo proteínu interferónu. Takýto liek by musel pôsobiť ako podmienený zosilňovač, ktorý nezasahuje všade, ale len tam, kde imunitný systém už „tuší“, že niečo nie je v poriadku.
Menšie modely nestačia
Menšie modely túto úlohu nezvládli. Nedokázali pochopiť rozdiel medzi dvoma prostrediami, imunitne aktívnym (kde už interferón niečo signalizuje) a imunitne neutrálnym (kde bunky žijú v pokoji, bez interakcie s imunitou).
A práve tu sa ukázala sila škálovania. Vedci už skôr zistili, že biologické modely sa riadia podobnými zákonmi škálovania ako tie jazykové. Čím väčší model, tým lepšie chápe zložité vzťahy. Ale teraz sa potvrdilo niečo ešte dôležitejšie. Väčšie modely dokážu nielen lepšie predpovedať známe veci, ale aj objavovať úplne nové súvislosti. C2S-Scale sa naučil uvažovať kontextovo. Ide o schopnosť, ktorá sa doteraz považovala za „emergentnú“, teda vznikajúcu až pri veľkej komplexnosti modelu.
Neprehliadni
Virtuálny experiment dospel k prekvapivému objavu
Model dostal vstupné dáta z reálnych pacientskych vzoriek aj z izolovaných bunkových línií. V oboch prostrediach virtuálne otestoval účinok viac ako 4 000 liekov a hľadal tie, ktoré zvyšujú antigénovú prezentáciu iba v prítomnosti interferónu. Jeden liek sa ukázal ako jasný favorit, silmitasertib (CX-4945), inhibítor kinázy CK2. C2S-Scale predpovedal, že tento liek dokáže „rozsvietiť“ nádorové bunky, teda zvýšiť ich viditeľnosť pre imunitný systém. Funguje však len vtedy, keď je v okolí prítomný slabý imunitný signál.
To by samo o sebe bolo fascinujúce, no ešte viac šokovalo vedcov, že o takomto účinku nikto predtým nepísal. CK2 je známy enzým s množstvom funkcií, ale jeho spojenie s antigénovou prezentáciou nikto nikdy experimentálne nepotvrdil.
Objav potvrdili aj v laboratóriu
Hypotéza však nezostala len na papieri. Tím sa rozhodol ju overiť na živých bunkách – konkrétne na ľudských neuroendokrinných bunkách, ktoré model nikdy predtým „nevidel“. Výsledky boli jasné. Samotný silmitasertib nemal žiadny účinok, samotný interferón len mierny, no ich kombinácia zvýšila antigénovú prezentáciu o viac než 50 %. Inými slovami, AI našla spôsob, ako prebudiť „spiacu“ imunitu v prostredí, ktoré bolo dovtedy imunitne tiché.
Tento experiment nie je len o jednom lieku. Je to nový spôsob biologického objavovania. AI model postavený na otvorenej architektúre Gemma dokázal navrhnúť testovateľnú, dovtedy neznámu hypotézu – a laboratórne ju potvrdili. Otvorený prístup znamená, že výskumníci z univerzít, nemocníc či biotech startupov môžu na modeli ďalej stavať, skúšať vlastné hypotézy a rozširovať jeho databázu poznatkov.
Výsledok dáva vedcom do rúk nový nástroj: namiesto slepého testovania tisícok látok môžu použiť AI, ktorá predvída biologické reakcie na úrovni jednotlivých buniek. Ak sa tento prístup podarí rozšíriť, môže zásadne urýchliť vývoj liekov. Nielen liekov proti rakovine, ale aj pri autoimunitných ochoreniach či vírusových infekciách.
