Google’s DeepMind heeft een wetenschappelijke doorbraak aangekondigd die volgens het bedrijf een mijlpaal vormt voor kunstmatige intelligentie in de medische wereld. Het nieuwste biologische AI-systeem van DeepMind heeft namelijk een compleet nieuwe hypothese voor kankertherapie gegenereerd én experimenteel bevestigd.
Kankerbehandelingen
Volgens Google-CEO Sundar Pichai “zou deze ontdekking, na verdere preklinische en klinische tests, een veelbelovende nieuwe weg kunnen openen voor de ontwikkeling van kankerbehandelingen.”
De doorbraak komt voort uit een samenwerking met Yale University. Samen ontwikkelden onderzoekers een zogenoemd foundation model voor enkelcellenanalyse met maar liefst 27 miljard parameters: Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale). Dit model, gebouwd op Google’s open-source Gemma-architectuur, is ontworpen om biologische data op cel-niveau te analyseren en te interpreteren.
AI
De AI wist een nieuwe hypothese te formuleren over het gedrag van kankercellen, een idee dat vervolgens met experimenten in levende cellen werd bevestigd. Het onderzoek richtte zich op een van de grootste uitdagingen binnen de kankerimmunotherapie: hoe zogenoemde koude tumoren, die onzichtbaar blijven voor het immuunsysteem, kunnen worden omgezet in hete tumoren, die wél door het lichaam worden herkend en bestreden.
De AI voorspelde dat silmitasertib (CX-4945), een medicijn dat het enzym CK2 remt, de presentatie van antigenen, signalen waarmee het immuunsysteem tumorcellen herkent, met ongeveer 50 procent zou verhogen, maar alleen in een biologisch actieve immuunomgeving. Dat bleek te kloppen: laboratoriumtests toonden precies dit effect aan.
Immuunprocessen
“Hoewel CK2 eerder in verband is gebracht met immuunprocessen, is nooit eerder aangetoond dat remming ervan de zichtbaarheid van tumoren vergroot”, aldus DeepMind. “Dit bewijst dat de AI niet simpelweg bekende feiten herhaalt, maar daadwerkelijk nieuwe hypotheses genereert.”
Het onderzoeksteam van Yale onderzoekt nu de onderliggende mechanismen en test andere voorspellingen van het AI-model. De resultaten zijn openbaar beschikbaar op Hugging Face en GitHub, en een wetenschappelijke preprint is geplaatst op bioRxiv.
Nog een lange weg
Deskundigen waarschuwen echter dat het nog een lange weg is naar toepassing in de klinische praktijk. De bevindingen moeten nog peer review doorstaan, en grootschalige medische trials zullen nodig zijn. Toch is één ding duidelijk: AI kan niet alleen patronen herkennen, het kan ook nieuwe kennis scheppen.