Un nuovo modello di intelligenza artificiale chiamato C2S-Scale 27B e sviluppato dall’Università di Yale, ha aperto una promettente strada per nuove terapie contro il cancro.
Basato sulla famiglia di modelli open Gemma, il sistema da 27 miliardi di parametri è progettato per comprendere il linguaggio delle singole cellule, individuando interazioni complesse tra tumore e sistema immunitario che modelli più piccoli non riuscivano a rilevare.
Il modello è stato incaricato di trovare farmaci capaci di agire come “amplificatori condizionali”, ovvero molecole in grado di potenziare la risposta immunitaria solo in un contesto già parzialmente attivo. Dopo aver simulato l’effetto di oltre 4.000 farmaci in due contesti cellulari differenti, C2S-Scale ha individuato il silmitasertib, un inibitore della chinasi CK2, come candidato in grado di aumentare significativamente la presentazione dell’antigene, rendendo i tumori “freddi” più visibili al sistema immunitario.
Le previsioni del modello sono state confermate sperimentalmente: la combinazione di silmitasertib e basse dosi di interferone ha aumentato del 50% l’espressione di MHC-I nelle cellule tumorali, mentre ciascun trattamento separato aveva effetti minimi. Questo risultato dimostra che modelli di grande scala possono generare ipotesi biologiche verificabili, accelerando la scoperta di nuovi percorsi terapeutici.
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Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (18/03/2025).
