Google sorprendió a la comunidad científica global al anunciar un avance de su tecnología de Inteligencia Artificial (IA) en la lucha contra el cáncer, un hecho que la propia compañía califica de “hito” científico. Un nuevo modelo fundacional de IA no solo formuló una hipótesis novedosa sobre el comportamiento celular del cáncer, sino que esta predicción fue confirmada exitosamente mediante validación experimental en células vivas.

El protagonista de este descubrimiento es el modelo Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale). Desarrollado en colaboración con la Universidad de Yale, está diseñado para el análisis de célula única, buscando entender el “lenguaje de las células individuales” y abriendo una nueva frontera en este campo. Permite ajustar 27.000 millones de parámetros y se basa en la familia de modelos abiertos Gemma.

Convirtiendo tumores “fríos” en “calientes”

El principal desafío abordado por esta investigación radica en la inmunoterapia: la dificultad de que muchos tumores sean “fríos,” o invisibles al sistema inmunitario del cuerpo. La estrategia clave es forzarlos a mostrar señales que desencadenen una respuesta inmune, a través de un proceso llamado presentación de antígenos.

Google DeepMind y Google Research asignaron a C2S-Scale la tarea de identificar un fármaco que actuara como un “amplificador condicional”. El modelo debía impulsar la señal inmune únicamente en un entorno específico donde ya existían niveles bajos de interferón (una proteína señalizadora inmune clave).

El modelo generó una hipótesis inédita al identificar el inhibidor de la enzima quinasa CK2. Lo notable de esta predicción, según los científicos, es que fue una idea nueva. Si bien la CK2 está implicada en múltiples funciones celulares, incluyendo la modulación del sistema inmune, no existían reportes previos en la literatura que vincularan explícitamente la inhibición de CK2 con la mejora de la presentación de antígenos.

Validación experimental con un incremento del 50%

La verdadera prueba, sin embargo, llegó en el laboratorio. Los investigadores probaron la hipótesis de la IA en modelos de células neuroendocrinas humanas. Los resultados fueron contundentes: el tratamiento produjo una amplificación notable de la presentación de antígenos.

Específicamente, esta combinación resultó en un incremento de aproximadamente el 50% en la presentación de antígenos. Esta mejora es crucial porque haría que el tumor fuera “más visible” al sistema inmune. La predicción realizada por C2S-Scale fue verificada múltiples veces in vitro (en laboratorio).

Este resultado es un “primer paso temprano” que revela una nueva vía potencial para desarrollar terapias de combinación más robustas para combatir el cáncer. El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, si bien destacó la noticia, subrayó en X que el potencial descubierto está sujeto a la necesidad de “más pruebas clínicas y preclínicas”.

Mientras los investigadores de Yale continúan explorando el mecanismo descubierto y probando predicciones adicionales generadas por la IA en otros contextos inmunes, Google ha liberado el modelo C2S-Scale 27B y sus recursos a la comunidad investigadora en las plataformas Hugging Face y GitHub, buscando acelerar futuros descubrimientos.