Google DeepMind’in Yeni YZ Sistemi, Kanser Tedavisinde Çığır Açabilecek Bulgular Ortaya Koydu

Kanser araştırmalarında önemli bir ilerleme kaydedildi. Google DeepMind ve Yale University, canlı hücrelerde doğrudan doğrulanan biyolojik içgörüler keşfedebilen yeni bir yapay zeka sistemini tanıttı. 15 Ekim’de duyurulan temel model C2S-Scale 27B, hücresel davranışı analiz etmek için geliştirilen en büyük ve en gelişmiş YZ sistemlerinden biri olarak tanımlanıyor. Google’ın Gemma model ailesi üzerine inşa edilen sistem, kanser hücreleriyle bağışıklık sistemi arasındaki etkileşimi yeniden tanımlayabilecek bir hipotez ortaya koydu ve keşfin gelecekteki tedavi yaklaşımlarını değiştirebileceği belirtildi.

YZ sistemi, tekil hücrelerin “dilini” anlayarak tedaviye dirençli veya “soğuk” olarak tanımlanan tümörlerin bağışıklık sistemi tarafından tanınmasını sağlayan mekanizmaları çözdü. Genellikle bağışıklık denetiminden kaçan bu tür tümörler, immünoterapi alanında en zorlu engellerden birini oluşturuyor. DeepMind’in geliştirdiği sistem, tümörleri “ısınmış” hale getirerek bağışıklık sisteminin hedef alabileceği koşulları ortaya çıkardı. Google CEO’su Sundar Pichai, X’te yaptığı paylaşımda “Daha fazla preklinik ve klinik testle birlikte, keşif kanserle mücadelede yeni tedavi yolları geliştirmek için umut verici bir yön sunabilir.” ifadelerini kullandı.

Hücrelerin Dilini Okuyan Model

C2S-Scale 27B, daha küçük modellerin analiz edemediği karmaşık biyolojik süreçleri değerlendirebilmek için tasarlandı. Modelin amacı, immün sinyallemeyi artırabilecek ilaçları tespit etmekti. Özellikle antijen sunumunu belirli biyolojik koşullar altında güçlendirerek bağışıklık hücrelerinin kanseri tanımasını kolaylaştırmak hedeflendi.

Araştırmacılar, çift bağlamlı sanal tarama (dual-context virtual screen) yöntemini kullandı. Sistem, 4.000’den fazla ilacı, hasta tümör örnekleri ve izole hücre verileri üzerinde analiz etti. Geniş ölçekli simülasyon, yalnızca belirli biyolojik ortamlarda immün aktivasyonu seçici biçimde artıran bileşikleri tanımlamayı sağladı.

Elde edilen sonuçlar dikkat çekiciydi. Bazı ilaçlar daha önce biliniyordu fakat %10 ila %30 oranındaki adaylar tamamen yeniydi. Yani daha önce kanser immünoterapisi veya immün modülasyon ile ilişkilendirilmemiş bileşiklerdi.

En önemli bulgulardan biri, kinaz CK2 inhibitörü silmitasertib (CX-4945) oldu. Model, düşük düzeyde interferon içeren “immün-bağlam-pozitif” ortamlarda kullanıldığında antijen sunumunu keskin biçimde artırabileceğini öngördü. Silmitasertib veya interferon tek başına sınırlı etki gösterirken, birlikte uygulandığında tümörlere karşı güçlü bir bağışıklık yanıtı tetiklenebileceği belirlendi.

“Soğuk” Tümörleri “Sıcak” Hale Getirmek

Yale Üniversitesi araştırmacıları, öngörüyü insan nöroendokrin hücre modellerinde test etti. Deneysel doğrulama, modelin hipotezini destekledi. Silmitasertib tek başına herhangi bir değişim yaratmadı, düşük doz interferon ise sınırlı bir etki sağladı ancak ikili kombinasyon, antijen sunumunda %50 artış sağlayarak daha önce bağışıklık sistemi tarafından tanınmayan hücrelerin görünür hale gelmesini sağladı.

Elde edilen veriler, C2S-Scale 27B’nin yalnızca biyolojik verileri işlemekle kalmadığını, aynı zamanda bağlamsal akıl yürütme yaparak tedavi başarısının hücresel koşullara bağlı olduğunu ortaya koyduğunu gösterdi. Yale ekibi, sistemin keşfettiği mekanizmayı derinlemesine incelemeye ve ortaya çıkan diğer hipotezleri laboratuvar ortamında test etmeye devam ediyor.

Ortak çalışma, büyük ölçekli YZ modellerinin sanal laboratuvar gibi davranarak ilaçlar, hücreler ve bağışıklık sinyalleri arasındaki bilinmeyen ilişkileri açığa çıkarabileceğini gösterdi. C2S-Scale 27B’nin başarısı, biyoloji araştırmalarında yeni bir dönemin başlangıcını temsil ediyor: Geleneksel deneme-yanılma yöntemleri yerine, bu tür sistemler hipotezleri benzeri görülmemiş hızda üretip doğrulayabiliyor. Böylece immünoterapilere dirençli tümörler için yeni kombinasyon stratejileri geliştirmenin önü açılıyor.

Kaynak: https://interestingengineering.com/health/google-deepmind-new-ai-cancer-treatment