Más allá de las LLMs…
El descubrimiento de nuevas terapias oncológicas ha sido, históricamente, un desafío inmenso. Ha dependido de procesos de cribado (screening) de compuestos que son costosos y muchas veces, azarosos.
Hoy, ese paradigma comienza a ser transformado por la inteligencia artificial aplicada a la biología. Hoy los modelos de IA pueden analizar datos biológicos a una escala que nos era inabarcable, identificando correlaciones y mecanismos de acción que resultan indetectables para el análisis humano convencional. Esto tiene el potencial de acelerar drásticamente el pipeline de descubrimiento, por ejemplo: la introducción de C2S-Scale 27B por parte de investigadores de Google y la Universidad de Yale. Se trata de un modelo fundacional (basado en la familia Gemma) que ha logrado identificar una vía de tratamiento oncológico que era, hasta ahora, desconocida.
El proceso que siguió el modelo es fascinante:
· El sistema procesa datos celulares complejos (como la expresión génica) como si fuesen un lenguaje, permitiéndole modelar el comportamiento y la respuesta celular a diversas intervenciones.
· Se instruyó al modelo para identificar compuestos que incrementaran la “visibilidad” de las células tumorales ante el sistema inmunológico, pero operando únicamente bajo condiciones moleculares específicas.
· La IA identificó el silmitasertib, un fármaco existente sin vinculación previa conocida a este mecanismo de inmuno-reconocimiento. Las validaciones in vitro confirmaron lo que la IA predijo: la combinación del fármaco incrementó en un 50% la visibilidad de las células tumorales para las defensas inmunes.
Es decir, la inteligencia artificial está mutando de ser una herramienta de optimización a un verdadero socio en el descubrimiento científico. Lo estamos viendo eb su capacidad de generar hipótesis novedosas, validadas empíricamente, que podrían redefinir la velocidad de la innovación biomédica.
Hay vida más allá de la IA generativa…
El anuncio: https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/