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谷歌×耶魯聯手發布抗癌神器，AI推理精準狙擊「隱身」癌細胞

人工智能烏鎮峰會

谷歌×耶魯聯手發布抗癌神器，AI推理精準狙擊「隱身」癌細胞

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谷歌×耶魯聯手發布抗癌神器，AI推理精準狙擊「隱身」癌細胞

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剛剛 ， AI科學應用領域又有一件大事發生！
谷歌與耶魯大學的科學家們聯合發布了一個大模型Cell2Sentence-Scale 27B（C2S-Scale） 。
該模型提出了一個關于癌細胞行為的全新假設 ， 并在多次體外實驗中得到驗證 。
這一發現引發廣泛關注 ， 它展示了人工智能模型生成原創科學假設的潛力 ， 有望由此打開一條人類抗癌的新途徑 。
網友prinz在x平臺上評價道 ， 「這表明該模型并非簡單重復已知事實 ， 而是生成了新的、可驗證的科學假設 。 」
C2S-Scale基于Google的開源Gemma模型構建 ， 訓練語料涵蓋超過10億個Token的轉錄組數據、生物學文獻與元數據 ， 從而使其具備跨維度解析細胞行為的能力 。
目前 ， 耶魯大學的研究團隊正在推進AI在其他免疫學情境中生成更多科學預測 ， 這一機制的出現有望加速抗癌新療法的研發步伐 。
研究人員還在bioRxiv上公開了論文的預印本 ， 目前該論文正在經歷「同行評審」階段 。
論文地址https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2.full.pdf+html

AI不是只懂復現 還可以提出全新發現C2S-Scale是一款擁有270億參數、旨在理解單個細胞「語言」的基礎模型 。
它建立在Gemma模型家族之上 ， 將單細胞分析帶入了一個全新的前沿階段 。
C2S-Scale在科學預測方面的成果證明了研究團隊在生物學模型上的一項假設：
生物學模型同樣遵循明確的模型擴展規律——就像自然語言模型一樣 ， 模型越大 ， 在生物學任務上表現越優 。
這也引出一個更為關鍵的問題：更大的模型只是提升了已有能力 ， 還是能夠獲得全新的推理能力？
模型擴展的真正潛力 ， 在于催生新思路、揭示未知規律 ， 而非僅限于性能的線性提升 。
癌癥免疫治療的一大挑戰在于許多腫瘤相對于免疫系統而言幾乎都是「隱身」的 。
讓腫瘤「現身」的一個關鍵是通過抗原呈遞（antigen presentation）讓它們顯示出能觸發免疫反應的信號 。
抗原呈遞 ， 是把病原體（比如病毒、腫瘤）的「可疑分子片段」（抗原）展示在細胞表面 ， 讓免疫細胞看到并識別 ， 從而決定是否發動攻擊 。
研究人員賦予C2S-Scale這樣的任務：讓它尋找一種「條件性放大劑」 ， 能夠在「免疫環境陽性」（Immune-Context-Positive）情況下增強免疫信號 。
這一任務需要模型具備復雜的條件推理能力 ， 而這種能力正是大模型隨著規模擴大所涌現的特性——較小模型無法捕捉這種依賴環境的效應 。
為了實現這一點 ， 研究人員設計了一個「雙環境虛擬篩選」流程 ， 以識別這種特定的協同效應 。
該流程包括：
免疫環境陽性（Immune-Context-Positive）：輸入真實患者樣本 ， 保留腫瘤與免疫系統的交互 ， 并維持低水平干擾素信號；
免疫環境中性（Immune-Context-Neutral）：輸入缺乏免疫背景的細胞系數據 。
研究人員在以上兩種環境中對超過4000種藥物進行模擬 ， 并要求模型預測哪些藥物只會在免疫環境陽性條件下增強抗原呈遞 ， 從而更符合臨床實際 。
結果顯示 ， 約有10%–30%的藥物在文獻中已有報道 ， 這驗證了模型的可信度 。
而其余候選則是從未被報道過的新發現 ， 這意味著模型不僅復現了已知生物學現象 ， 還發現了潛在的新型免疫協同藥物 。

新里程碑 AI「抗癌假說」得到驗證C2S-Scale模型發現了激酶CK2抑制劑silmitasertib（CX-4945）具有一種顯著的「環境分化效應」：
僅在免疫信號活躍的環境中顯著增強抗原呈遞 ， 而在免疫中性環境下幾乎無效 。
這一發現表明模型成功生成了具備實驗可驗證性的全新生物假設 。
在后續的實驗階段 ， 研究人員在人體神經內分泌細胞模型中測試了這一假設 ， 實驗顯示：
單獨使用silmitasertib對抗原呈遞（MHC-I）影響不顯著；
低劑量干擾素單獨使用僅產生輕微效果；
聯合使用兩者則顯著增強抗原呈遞 ， 使其提升約50% 。
這一結果證實模型預測的可靠性 ， 并揭示出讓腫瘤對免疫系統更易被識別的潛在新途徑 。
C2S-Scale模型計算機模擬預測多次在體外實驗中得到驗證 。
它成功識別出一種新的干擾素依賴性放大劑 ， 揭示出讓「冷腫瘤」變「熱」的潛在新途徑 ， 為免疫治療帶來新的希望 。
盡管該研究仍處于早期階段 ， 這一成果已為新型聯合療法的開發提供了實證依據 ， 并開啟了以大模型驅動的生物學發現新范式——科學假設的生成、篩選與驗證將日益智能化、系統化 。
目前 ， 新的C2S-Scale 27B模型及其相關資源已在Hugging Face全面開放 。
地址：https://huggingface.co/vandijklab/C2S-Scale-Gemma-2-27B
也可以在GitHub上訪問其代碼 。
地址：https://github.com/vandijklab/cell2sentence
研究人員希望和更多的人共同探索上述工具 ， 進一步拓展該項研究的成果 ， 讓大模型可以解讀更多生命語言的奧秘 ， 從而為醫療科技帶來全新突破 。
參考資料：
https://x.com/sundarpichai/status/1978507110477332582%20
https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/
【谷歌×耶魯聯手發布抗癌神器，AI推理精準狙擊「隱身」癌細胞】本文來自微信公眾號“新智元” ， 作者：新智元 ， 編輯：元宇 ， 36氪經授權發布 。

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