在最新研究中，Google DeepMind 與耶魯大學合作推出一款名為 Cell2Sentence-Scale 27B（C2S-Scale 27B）的 27 億參數人工智慧模型，專注於分析單細胞 RNA 數據，成功揭示癌細胞中的隱藏弱點。這項突破性的研究不僅展示 AI 在生物醫學領域的潛力，也首次透過實驗驗證 AI 生成的生物假設，為未來癌症治療發展鋪平道路。
該模型基於Google開源的Gemma系列大型語言模型技術，能夠理解「細胞語言」，從大量複雜數據中挖掘癌細胞免疫行為的特定機制。此次研究成功辨識出一種能將免疫系統難以察覺的「冷腫瘤」，轉換為能被免疫攻擊的「熱腫瘤」的條件性放大劑藥物──Silmitasertib（CX-4945），這是一種CK2激酶抑制劑，在特定的免疫信號背景下顯著提升腫瘤抗原的呈現。
Google執行長桑德爾·皮查伊（Sundar Pichai）表示，這項發現開啟一條全新的癌症治療道路，預期透過進一步的臨床前與臨床實驗，能夠推動更精準和有效的癌症療法發展。目前相關模型與工具已公開發布於Hugging Face與GitHub，促使全球研究者共同推進此領域的創新。
這次合作成果不僅為免疫腫瘤學提供了嶄新視角，也展現了大規模AI模型在理解和應用生物數據上的革命性價值。隨著技術持續精進，未來將可能實現更多醫療領域的突破。
- How A New AI Model Exposes A Hidden Weakness In Cancer Cells
- Google DeepMind’s new AI helps find potential breakthrough in cancer treatment
- Google and Yale Release Cell2Sentence-Scale 27B, Unlocking Novel Cancer Immunotherapy Pathways
（首圖來源：Google）
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