Gli scienziati di Google e Yale hanno addestrato un LLM che ha generato un'ipotesi innovativa sul comportamento cellulare del cancro. Questa previsione è stata confermata più volte in vitro. - "Ciò che ha reso questa previsione così entusiasmante è stato il fatto che si trattava di un'idea nuova. Sebbene CK2 sia stato implicato in molte funzioni cellulari, inclusa la modulazione del sistema immunitario, l'inibizione di CK2 tramite silmitasertib non è stata riportata in letteratura come un modo per migliorare esplicitamente l'espressione di MHC-I o la presentazione dell'antigene. Questo evidenzia che il modello stava generando un'ipotesi nuova e testabile, e non semplicemente ripetendo fatti noti." Il modello che ha generato questa previsione è un LLM con 27 miliardi di parametri basato sui modelli open source Google Gemma, e addestrato su un corpus composto da oltre 1 miliardo di token di dati trascrittomici, testi biologici e metadati. È piuttosto notevole che un piccolo LLM (solo 27 miliardi) addestrato su dati specializzati sia in grado di fare scoperte scientifiche innovative. "I team di Yale stanno ora esplorando il meccanismo scoperto qui e testando ulteriori previsioni generate dall'AI in altri contesti immunitari. Con ulteriori validazioni precliniche e cliniche, tali ipotesi potrebbero alla fine accelerare il percorso verso nuove terapie."