Google lanza modelo de IA con 27.000 millones de parámetros para avanzar en terapias contra el cáncer

Un salto en el análisis de datos unicelulares

C2S-Scale 27B, [el nuevo modelo](https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/) de IA de Google lanzado el 15 de octubre, utiliza técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje para interpretar perfiles genéticos a nivel celular a partir del secuenciamiento de ARN unicelular. Esta capacidad permite convertir complejos datos biológicos en ‘frases celulares’ que la IA puede entender y analizar, facilitando así la predicción del tipo celular o la generación de perfiles simulados para hipótesis médicas.

El desarrollo forma parte de la familia de modelos open-source Gemma, creada por Google DeepMind y Google Research, que busca acelerar la investigación en biomedicina con recursos accesibles para la comunidad científica.

Deducción que abre camino para terapias inmunológicas

Uno de los principales hallazgos con C2S-Scale 27B ha sido la identificación de la molécula Silmitasertib como un posible potenciador de la respuesta inmunitaria frente a tumores ‘fríos’, aquellos que evaden la detección por no presentar adecuadamente marcadores proteicos clave para el sistema inmunológico. Los experimentos realizados por la Universidad Yale confirmaron que la combinación de Silmitasertib con dosis bajas de interferón incrementó la presentación de antígenos en un 50%, lo que podría hacer las células tumorales más visibles para el sistema de defensa.

Google calificó este descubrimiento, aunque preliminar, como “una pista prometedora validada experimentalmente” para diseñar tratamientos combinados que mejoren la eficacia de la inmunoterapia en casos hasta ahora difíciles de tratar.