I ricercatori di Google e della Yale University hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale più “avanzato e capace” per analizzare i dati dell’RNA di singole cellule utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni, che si prevede “porterà a nuove intuizioni e potenziali scoperte biologiche.
Lo strumento, chiamato Cell2Sentence-Scale, è descritto come “una famiglia di potenti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open source, addestrati per ‘leggere’ e ‘scrivere’ dati biologici a livello di singola cellula“.
Una delle principali sfide dell’immunoterapia oncologica è che molti tumori sono “freddi”, ovvero invisibili al sistema immunitario. Una strategia chiave per renderli “caldi” è quella di forzarli a mostrare segnali di attivazione immunitaria attraverso un processo chiamato presentazione dell’antigene .
“Abbiamo assegnato un compito al nostro nuovo modello C2S-Scale 27B : trovare un farmaco che agisca come amplificatore condizionale , ovvero che potenzi il segnale immunitario solo in uno specifico ambiente “positivo al contesto immunitario” in cui bassi livelli di interferone (una proteina chiave della segnalazione immunitaria) erano già presenti, ma inadeguati a indurre la presentazione dell’antigene da soli” affermano i ricercatori. “Il trattamento delle cellule con silmitasertib e interferone a basso dosaggio ha prodotto una marcata amplificazione sinergica della presentazione dell’antigene”.
“Il nuovo modello C2S-Scale 27B e le sue risorse sono oggi disponibili per la comunità scientifica. Vi invitiamo a esplorare questi strumenti, a proseguire il nostro lavoro e ad aiutarci a continuare a tradurre il linguaggio della vita”, da Il post sul blog di Google.
Leggi il full text dell’articolo:
- Scaling Large Language Models for Next-Generation Single-Cell Analysis
Syed Asad Rizvi, Daniel Levine, Aakash Patel, Shiyang Zhang, Eric Wang, ………., David van Dijk
bioRxiv 2025.04.14.648850; doi: https://doi.org/10.1101/2025.04.14.648850
Fonti: Yale University – Google Blog
