Google DeepMind ve Yale University iş birliğiyle geliştirilen C2S-Scale modeli, milyonlarca hücre verisini analiz ederek tümörlerin bağışıklık sistemine görünmesini sağlayabilecek bir molekül etkileşimi önerdi. Modelin önerdiği bu yolak, laboratuvar testlerinde insan hücrelerinde %50’ye varan düzeylerde “antijen sunumu” artışı gösterdi. Bu sayede bağışıklık sistemi tarafından “soğuk” kabul edilen tümörlerin daha görünür hâle gelmesi ve dolayısıyla daha etkili bir şekilde hedef alınabilmesi ihtimali doğdu.
Keşfin arkasında Gemma ailesine ait derin öğrenme modelleri, hücre içi sinyal ağlarını ve ilaç-etki ilişkilerini insan uzmanlardan önce tarayabilme kapasitesiyle öne çıktı. Google blogunda bu bulguyu bir “bilimsel dönüm noktası” olarak nitelendirdi. Ancak modelin yalnızca bir başlangıç aşamasında olduğu ve klinik tedaviye dönüşmeden önce uzun bir onay süreci beklediği vurgulandı.
Sonuç olarak, bu gelişme yapay zekânın yalnızca içerik üretimi veya dil modeli olarak değil — tıp araştırmalarında, yeni terapilerin keşfinde ve biyolojik verinin anlamlandırılmasında aktif rol alabileceğine işaret ediyor. Fakat insan ilgisi, güvenlik testleri ve düzenleyici onay süreçleri gibi kritik adımlar henüz tamamlanmamış durumda.
Kaynak: google