Google DeepMind, en colaboración con la Universidad de Yale, acaba de presentar un avance que podría marcar un antes y un después en la lucha contra el cáncer. Se trata de C2S-Scale 27B, un modelo de inteligencia artificial de 27 mil millones de parámetros, diseñado para entender el “lenguaje” de las células individuales. Esta IA, basada en la familia de modelos abiertos Gemma, no solo interpreta datos biológicos, sino que genera hipótesis inéditas que ya están siendo validadas en laboratorio.
¿Qué hace el modelo C2S-Scale 27B?
El modelo fue entrenado para identificar fármacos que puedan amplificar señales inmunológicas en tumores “fríos”, es decir, aquellos que el sistema inmune no detecta fácilmente. El objetivo: convertirlos en tumores “calientes”, más visibles para el sistema inmunológico y, por ende, más susceptibles a tratamientos como la inmunoterapia.
Para lograrlo, Google diseñó una pantalla virtual de doble contexto:
- Contexto inmune positivo: muestras reales de pacientes con interacción tumoral e interferón en niveles bajos.
- Contexto inmune neutro: datos de líneas celulares aisladas sin señales inmunes.
La IA simuló el efecto de más de 4.000 fármacos en ambos escenarios, buscando aquellos que solo funcionaran en el entorno inmunológico real. El resultado fue sorprendente: entre los candidatos, destacó el inhibidor de la quinasa CK2 llamado silmitasertib (CX-4945), que mostró un aumento significativo en la presentación de antígenos, pero solo en el contexto positivo.
Validación experimental
El equipo llevó la hipótesis al laboratorio y la probó en células humanas neuroendocrinas, un tipo que el modelo nunca había visto. Los resultados fueron contundentes:
- Silmitasertib solo: sin efecto.
- Interferón solo: efecto modesto.
- Combinación de ambos: aumento del 50% en la presentación de antígenos.
Este hallazgo de Google sugiere que silmitasertib podría ser un “amplificador condicional” de señales inmunes, abriendo una nueva vía para terapias combinadas contra el cáncer.
¿Qué significa esto para la ciencia y la medicina?
Más allá del caso puntual, C2S-Scale 27B demuestra que los modelos de IA a gran escala pueden generar hipótesis biológicas nuevas, testables y relevantes. Esto no es solo una mejora en tareas existentes: es una puerta abierta a descubrimientos que antes requerían años de investigación.
El modelo ya está disponible para la comunidad científica en plataformas como Hugging Face y GitHub, y se espera que inspire nuevas investigaciones en contextos inmunológicos diversos.
Fuente: Google’s Gemma
