O problema com o tratamento do câncer é que ele frequentemente permanece invisível para o sistema imunológico humano até que o tratamento deixe de ser eficaz. Cientistas estão trabalhando arduamente para forçar os tumores a se revelarem precocemente — isso quase certamente salvará a saúde e a vida dos pacientes. Agora, a inteligência artificial foi adicionada a esse processo, sinalizando imediatamente um avanço na terapia do câncer.
Fonte da imagem: AI generation Grok 4/3DNews
De acordo com uma publicação no blog do Google, uma colaboração entre a DeepMind e a Universidade de Yale adaptou o modelo de inteligência artificial de código aberto Gemma para analisar o comportamento de células cancerígenas, levando a um avanço no tratamento do câncer. Desenvolvida com base no Gemma, a versão de 27 bilhões de parâmetros do Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) permitiu aos pesquisadores interpretar a “linguagem” de células individuais, revelando conexões ocultas em suas interações.
Crucialmente, o modelo não apenas otimizou sua solução para os problemas apresentados, como também gerou hipóteses novas e inesperadas. O estudo se concentrou nos chamados tumores “frios” — aqueles que são mal reconhecidos pelo sistema imunológico devido à apresentação insuficiente de antígenos. Uma triagem virtual de mais de 4.000 potenciais medicamentos conduzida pelo modelo identificou candidatos capazes de amplificar seletivamente o sinal imunológico nesses tumores, tornando-os “quentes” e, em essência, vulneráveis à imunoterapia.
A principal descoberta foi o inibidor da cinase CK2, silmitasertib (CX-4945), que, quando combinado com uma dose baixa de interferon, demonstrou um efeito sinérgico: um aumento de 50% na apresentação de antígenos em um ambiente imunopositivo com baixos níveis de interferon. Simplificando, o sistema imunológico já sentia que algo estava errado no corpo, mas a quantidade de material biológico hostil na forma de células tumorais era insuficiente para ativá-lo. A administração de silmitasertib fortaleceu os mecanismos naturais de defesa do corpo e atuou como um gatilho para o ataque às células cancerígenas.Células. Anteriormente, os cientistas não haviam considerado esse efeito ou a substância em si, o que foi uma verdadeira descoberta além da expertise humana. A IA descobriu isso sozinha — e isso por si só já é uma descoberta.
Essa hipótese foi imediatamente confirmada por experimentos de laboratório com células humanas não utilizadas para treinar o modelo. Isso sugere que o modelo é capaz de generalizar o conhecimento, estendendo-o a áreas até então desconhecidas. Essa abordagem poderia melhorar radicalmente a eficácia da imunoterapia, transformando tumores, de outra forma invisíveis ao sistema imunológico, em alvos para células T, e abrir caminhos para um tratamento personalizado.
O modelo C2S-Scale agora está disponível gratuitamente na plataforma Hugging Face, o que deve estimular novas pesquisas pela comunidade científica internacional. As equipes de Yale continuam estudando os mecanismos de ação dos candidatos identificados e testando outras previsões do modelo, potencialmente expandindo sua aplicação a outros tipos de câncer e estratégias de tratamento. Esta é uma boa ilustração de como as tecnologias de IA aberta aceleram descobertas fundamentais, disponibilizando ferramentas biomédicas de ponta para uma gama mais ampla de pesquisadores.
Este estudo também demonstrou que a escala, literalmente, importa. Modelos de IA relativamente pequenos não conseguiram resolver o mesmo problema. Somente um aumento significativo no número de parâmetros do modelo levou a um avanço. Neste caso, a escala foi uma revelação, não apenas um aumento de velocidade. Surgiu um conhecimento inteiramente novo — e isso, por si só, é valioso.