Họ đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mang tên Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) dựa trên các mô hình mở Gemma giúp khám phá một liệu pháp tiềm năng cho bệnh ung thư.

 

Google dùng AI sàng lọc hơn 4.000 loại thuốc.

Mô hình C2S-Scale được thiết kế để hiểu rõ hành vi của từng tế bào, và Google đã cung cấp mô hình này cho các bên khác để thúc đẩy nghiên cứu. Qua việc sử dụng C2S-Scale, các nhà nghiên cứu đã đưa ra giả thuyết mới về cách khối u có thể chuyển từ trạng thái “lạnh” sang “nóng”, tức là trở nên dễ nhận diện hơn bởi hệ miễn dịch.

Khối u “lạnh” thường không biểu hiện nhiều kháng nguyên, khiến chúng trở nên vô hình trước các tế bào miễn dịch. Để giải quyết vấn đề này, Google và các nhà nghiên cứu tại Đại học Yale đã giao cho C2S-Scale nhiệm vụ tìm kiếm một loại thuốc có khả năng tăng cường tín hiệu miễn dịch trong một môi trường cụ thể.

Mô hình đã xem xét hơn 4.000 loại thuốc và xác định được một số ứng viên tiềm năng, trong đó có chất ức chế CK2 silmitasertib (CX-4945). Các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm cho thấy silmitasertib kết hợp với interferon liều thấp có thể làm tăng khả năng trình diện kháng nguyên lên tới 50%, trong khi việc sử dụng riêng từng loại thuốc không mang lại hiệu quả tương tự.

Điều này giúp tìm ra hướng đi mới trong điều trị ung thư.

Hiện tại, các nhà nghiên cứu tại Đại học Yale đang tiếp tục khám phá cơ chế hoạt động của liệu pháp mới này và xem xét các dự đoán khác từ mô hình AI. Tuy nhiên, liệu pháp này vẫn cần được xác nhận qua các thử nghiệm lâm sàng trước khi có thể áp dụng cho bệnh nhân.

Google hy vọng rằng những phát hiện này sẽ mở ra hướng đi mới trong điều trị ung thư, đồng thời khuyến khích các nhà nghiên cứu khác sử dụng C2S-Scale cho các dự án tương tự.

Theo Khôi Nguyễn - PhoneArena (Người đưa tin)