LONDON (IT BOLTWISE) – Google DeepMind hat einen bedeutenden Fortschritt in der Krebsforschung erzielt. Durch den Einsatz eines KI-Modells wurde eine neue Hypothese zur Krebsbehandlung entwickelt und erfolgreich in Zellversuchen bestätigt. Diese Entdeckung könnte den Weg für innovative Therapien ebnen.
Google DeepMind hat einen bemerkenswerten Durchbruch in der Krebsforschung erzielt, indem es ein KI-Modell entwickelt hat, das eine neue Hypothese zur Behandlung von Krebs generiert und experimentell bestätigt hat. Diese Entwicklung könnte einen neuen Weg zur Bekämpfung von Krebs eröffnen, indem sie die Sichtbarkeit von Tumoren für das Immunsystem erhöht.
Das Modell, bekannt als Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale), wurde in Zusammenarbeit mit der Yale University entwickelt und basiert auf der Gemma-Modellfamilie von Google. Es handelt sich um ein 27-Milliarden-Parameter-Modell, das speziell für die Analyse einzelner Zellen konzipiert wurde. Die Forscher konnten damit eine neue Hypothese über das Verhalten von Krebszellen aufstellen, die in lebenden Zellen experimentell validiert wurde.
Ein zentrales Problem in der Krebsimmuntherapie ist die Umwandlung sogenannter kalter Tumoren, die für das Immunsystem unsichtbar sind, in heiße Tumoren, die besser auf Behandlungen ansprechen. DeepMind hat mit seinem Modell einen bedingten Verstärker identifiziert, der die Immunerkennung von Tumoren nur in bestimmten biologischen Kontexten erhöht. Der Wirkstoff Silmitasertib, ein CK2-Kinase-Inhibitor, wurde als potenzieller Verstärker identifiziert, der die Antigenpräsentation in einem immunaktiven Umfeld signifikant steigert.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Behandlung von menschlichen neuroendokrinen Zellen mit Silmitasertib und niedrig dosiertem Interferon die Antigenpräsentation um etwa 50 Prozent erhöht, was die Tumorzellen für das Immunsystem sichtbarer macht. Diese Entdeckung unterstreicht das Potenzial von KI-Modellen, nicht nur bestehende wissenschaftliche Erkenntnisse zu optimieren, sondern auch völlig neue Hypothesen zu generieren.
Die Forscher von DeepMind betonen, dass die Skalierung biologischer KI-Modelle nicht nur die Genauigkeit verbessert, sondern auch neue Ideen hervorbringt. Die Teams an der Yale University untersuchen derzeit die Mechanismen, die diesem Effekt zugrunde liegen, und testen weitere von der KI generierte Vorhersagen. Diese Arbeit könnte als Blaupause für eine neue Art der biologischen Entdeckung dienen, bei der groß angelegte KI-Systeme virtuelle Medikamententests durchführen und biologisch fundierte Hypothesen für Labortests vorschlagen.
Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, warnen Experten, dass dies nur der erste Schritt in einem langen Prozess ist. Die Ergebnisse müssen noch einer Peer-Review unterzogen und klinisch validiert werden, und jede therapeutische Anwendung würde Jahre zusätzlicher Forschung und Tests erfordern.
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