谷歌和耶鲁大学的科学家们训练了一种大型语言模型（LLM），该模型生成了关于癌细胞行为的新假设。这一预测在体外得到了多次验证。 - "这项预测之所以令人兴奋，是因为它是一个新颖的想法。尽管CK2与许多细胞功能有关，包括作为免疫系统的调节因子，但通过silmitasertib抑制CK2在文献中并未明确报道能够增强MHC-I表达或抗原呈递。这突显了该模型生成了一个新的、可测试的假设，而不仅仅是重复已知的事实。" 生成这一预测的模型是一个27B参数的LLM，基于谷歌Gemma开源模型，并在一个包含超过10亿个转录组数据、生物文本和元数据的语料库上进行训练。一个仅有27B参数的LLM能够在专业数据上进行训练并做出新的科学发现，实在是相当了不起。 "耶鲁大学的团队现在正在探索这里发现的机制，并在其他免疫背景下测试额外的AI生成预测。随着进一步的临床前和临床验证，这些假设最终可能加速新疗法的开发。"