Google und Yale enthüllen KI-Modell zur Verbesserung der Krebstherapie

LONDON (IT BOLTWISE) – Google DeepMind und die Yale University haben ein neues KI-Modell vorgestellt, das die Behandlung von Krebs revolutionieren könnte. Durch die Kombination von Silmitasertib mit niedrig dosiertem Interferon könnte das Immunsystem gestärkt werden, um schwer behandelbare Tumore anzugreifen.

In einer bedeutenden Entwicklung für die Krebsforschung haben Google DeepMind und die Yale University ein neues KI-System vorgestellt, das in der Lage ist, biologische Erkenntnisse direkt in lebenden Zellen zu validieren. Das am 15. Oktober angekündigte Modell, C2S-Scale 27B, gehört zu den größten und komplexesten KI-Systemen, die jemals zur Untersuchung des Zellverhaltens entwickelt wurden.

Das Modell basiert auf Googles Gemma-Modellfamilie und hat eine bahnbrechende Hypothese über die Interaktion von Krebszellen mit dem Immunsystem aufgestellt. Diese könnte die Gestaltung zukünftiger Therapien grundlegend verändern. Die Entdeckung resultiert aus der Fähigkeit der KI, die ‘Sprache’ einzelner Zellen zu verstehen und zu identifizieren, wie bestimmte schwer behandelbare oder ‘kalte’ Tumore für das Immunsystem sichtbar gemacht werden können.

Durch die Aufdeckung eines Mechanismus, der hilft, diese Tumore ‘aufzuheizen’, könnte das System von DeepMind den Weg für neue Arten von Kombinationstherapien in der Onkologie ebnen. Google-CEO Sundar Pichai betonte, dass diese Entdeckung mit weiteren präklinischen und klinischen Tests einen vielversprechenden neuen Weg zur Entwicklung von Krebstherapien eröffnen könnte.

Das C2S-Scale 27B-Modell wurde entwickelt, um durch extrem komplexe biologische Bedingungen zu navigieren, die kleinere Modelle nicht verarbeiten können. Seine Aufgabe bestand darin, Medikamente zu identifizieren, die die Immunantwort verstärken können. Insbesondere zielte das Modell darauf ab, die Antigenpräsentation zu verstärken, die Immunzellen hilft, Krebs zu erkennen, jedoch nur unter sehr spezifischen biologischen Bedingungen.

Die Ergebnisse waren überraschend. Während einige der Treffer der KI bereits bekannte Medikamente waren, waren etwa 10 bis 30 Prozent völlig neue Kandidaten – Substanzen ohne vorherige Verbindung zur Krebsimmuntherapie oder Immunmodulation. Eine der auffälligsten Entdeckungen war der Kinase-CK2-Inhibitor Silmitasertib (CX-4945). Das Modell sagte voraus, dass Silmitasertib die Antigenpräsentation nur dann stark erhöhen würde, wenn es in einer ‘immun-kontext-positiven’ Umgebung eingesetzt wird, in der bereits niedrige Interferonspiegel vorhanden sind.

Allein hatte das Medikament oder Interferon nur minimale Wirkung, aber zusammen könnten sie potenziell eine signifikante Immunantwort gegen Tumore auslösen. Wissenschaftler der Yale University testeten die Vorhersage der KI an menschlichen neuroendokrinen Zellmodellen, die nicht Teil der Trainingsdaten des Modells waren. Die experimentelle Validierung bestätigte die Hypothese der KI. Die Behandlung von Zellen mit Silmitasertib allein führte zu keiner Veränderung. Niedrig dosiertes Interferon allein hatte nur eine bescheidene Wirkung. Aber die Kombination der beiden führte zu einer 50-prozentigen Steigerung der Antigenpräsentation, was die Immunerkennung effektiv aktivierte, wo sie zuvor nicht vorhanden war.

Diese Entdeckung legt nahe, dass C2S-Scale 27B nicht nur biologische Daten verarbeitet hat. Es hat durch den Kontext argumentiert und aufgedeckt, wie zelluläre Bedingungen den Behandlungserfolg bestimmen. Der Erfolg von C2S-Scale 27B unterstreicht einen Wandel in der Art und Weise, wie Wissenschaftler die Biologie angehen. Anstatt traditioneller Methoden des Ausprobierens können KI-Modelle dieser Größenordnung Hypothesen in einem beispiellosen Tempo generieren und testen.

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