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谷歌Gemma下载量破10亿次 AI深度探索癌症治疗新机制_我的网站

一 |     　　当地时间8月20日，谷歌宣布，其开源端侧模型家族Gemma的总下载量已突破10亿次。这款由谷歌DeepMind推出的开源大模型，自发布以来，全球开发者基于它衍生出超10万个定制变体，形成名为“Gemmaverse”的开源生态。    

二 | 　　传统的癌症疫苗治疗思路，是让免疫系统通过识别身份标签来识别敌人。但这面临一个“瞄准困境”：一般来说，肿瘤的“身份标签”取自肿瘤本身,但很多肿瘤细胞表面缺少能被免疫T细胞识别的、独特的“身份标签”（即肿瘤特异性抗原），同时，它们还主动穿上“防护服”（如高表达PD-L1蛋白），成为所谓的“冷肿瘤”。

三 | 结果就是，对于“冷肿瘤”，免疫系统即使大军压境，也像得了“脸盲症”，看不见敌人，或者看见了也被强行抑制，导致治疗无效。　　针对免疫治疗难以起效的“冷肿瘤”难题，C2S-Scale按活跃程度排序，将单细胞基因表达数据转化为类文本的“基因句子”，让大语言模型能直接“读”懂细胞。

四 | 随后，该模型完成4000余种药物的虚拟筛选，预测出silmitasertib联合低剂量干扰素的用药组合。　　C2S-Scale锁定的候选药物中，仅10%-30%在过往文献中被提及，其余与筛选目标无已知关联。最终被选中的是silmitasertib（CX-4945），一种CK2激酶抑制剂。　　这一AI提出的全新治疗假说，后续在人源活细胞实验中得到验证，研究团队用模型训练时从未见过的人类神经内分泌细胞进行实验，结果是单独用药无效果，单用低剂量干扰素只有轻微提升，两者联用后抗原呈递提升约50%，证实联用方案可显著提升抗原呈递水平，属于少数AI产出全新癌症治疗机制并获得实验室验证的案例，有望提升肿瘤细胞抗原呈递能力，把冷肿瘤转化为对免疫治疗敏感的热肿瘤。　　该模型相关成果已对外开源，可供全球科研团队继续拓展研究。需要注意的是，该发现目前仅停留在体外细胞实验阶段，尚未进入临床。　　随着下载量冲高，Gemma证明开源大模型不再局限对话生成，能够直接介入原始生物数据挖掘，深度探索癌症治疗新机制，为AI医药科研提供低成本的技术底座。（文章来源：科创板日报）。

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Published on:03:56:54