Wissenschaftler von Google und Yale haben ein LLM trainiert, das eine neuartige Hypothese über das Verhalten von Krebszellen generiert hat. Diese Vorhersage wurde mehrfach in vitro bestätigt. - "Was diese Vorhersage so aufregend machte, war, dass es eine neuartige Idee war. Obwohl CK2 in viele zelluläre Funktionen involviert ist, einschließlich als Modulator des Immunsystems, wurde in der Literatur nicht berichtet, dass die Hemmung von CK2 durch Silmitasertib explizit die MHC-I-Expression oder die Antigenpräsentation verbessert. Dies hebt hervor, dass das Modell eine neue, testbare Hypothese generierte und nicht nur bekannte Fakten wiederholte." Das Modell, das diese Vorhersage generierte, ist ein 27B-Parameter-LLM, das auf den Open-Source-Modellen von Google Gemma basiert und auf einem Korpus trainiert wurde, das mehr als 1B Token aus transkriptomischen Daten, biologischem Text und Metadaten umfasst. Es ist bemerkenswert, dass ein kleines (nur 27B) LLM, das auf spezialisierten Daten trainiert wurde, in der Lage ist, neuartige wissenschaftliche Entdeckungen zu machen. "Teams an der Yale-Universität erkunden nun den hier aufgedeckten Mechanismus und testen weitere von KI generierte Vorhersagen in anderen immunologischen Kontexten. Mit weiterer präklinischer und klinischer Validierung könnten solche Hypothesen letztendlich den Weg zu neuen Therapien beschleunigen."