AI-oppdagelse kan revolusjonere kreftbehandling – derfor betyr det noe

1. AI modellerer nye veier i kreftforskningen

Et samarbeid mellom Google DeepMind og Yale University har ført til utviklingen av modellen C2S-Scale 27B (Cell2Sentence-Scale), som bygger på Googles Gemma-arkitektur. Modellen analyserte over 4 000 legemiddelkandidater og oppdaget en hittil ukjent kombinasjon som kan gjøre skjulte svulster mer synlige for immunforsvaret.

2. Fra hypotese til laboratoriebekreftelse

Modellen identifiserte legemiddelet Silmitasertib (CK2-hemmer) i kombinasjon med interferon som en mulig «forsterker» av antigenpresentasjon – altså, den gjorde kreftceller mer synlige for immunforsvaret. Denne hypotesen ble senere bekreftet i in vitro-forsøk med humane nevroendokrine celler.

3. Hvorfor omtales dette som et gjennombrudd for AI i vitenskapen?

I motsetning til modeller som bare gjenkjenner mønstre, demonstrerte C2S-Scale 27B evnen til å generere en ny og testbar biologisk hypotese – ikke bare et allerede kjent resultat. Det viser at AI nå kan være mer enn assisterende; det kan faktisk være oppdagende.

4. Hva betyr dette for kreftbehandling?

Mange svulster omtales som «kalde» – de unngår immunforsvaret fordi de ikke viser nok antigenpresentasjon. Ved å gjøre disse svulstene «varme» – altså synlige og angripelige – øker sjansen for suksess med immunterapi. Dersom resultatene holder i kliniske studier, kan det åpne døren for nye behandlinger av krefttyper som i dag er vanskelige å behandle.

5. Teknologien bak: stor modell og biologisk data

C2S-Scale 27B har 27 milliarder parametere og er utviklet for å «forstå» enkeltceller som om de var språkdata. Dette krevde avanserte virtuelle screeningprosesser i to ulike immunkontekster («immune-context-positive» og «immune-neutral») for å finne riktig kombinasjon.

6. Forbehold: Lang vei til klinisk bruk

Selv om resultatene er lovende, understreker både Google og forskere at behandlingen fortsatt er i preklinisk fase. Kliniske forsøk, godkjenninger og storskala forskning gjenstår – og mange hypoteser klarer aldri overgangen til virkeligheten.

7. Betydning for Norge og Norden

Nordiske forskningsmiljøer og biotek-selskaper står godt posisjonert til å dra nytte av denne typen teknologidrevne gjennombrudd. Samtidig reiser det spørsmål om investeringer, regulering og samarbeid mellom teknologi og helse – områder som er svært aktuelle i regionen.

8. Fremtiden: AI som medoppdager i medisinen

Denne casen markerer et skifte: AI fungerer ikke lenger bare som et verktøy, men som en medoppdager. Fremover kan modeller som C2S-Scale bidra til å fremskynde utviklingen av nye terapier – og endre måten vi forstår medisinsk forskning på.