Quando l’intelligenza artificiale incontra la biologia: un modello AI da 27 miliardi di parametri contro i tumori

Google e Yale insieme contro il cancro: l’intelligenza artificiale entra nei laboratori biologici

L’intelligenza artificiale non si ferma più ai dati digitali: ora entra nei laboratori di biologia cellulare.
In una collaborazione storica, Google DeepMind e la Yale School of Medicine hanno presentato un modello AI da 27 miliardi di parametri, progettato per analizzare miliardi di dati genetici e molecolari alla ricerca di nuovi meccanismi per combattere il cancro.

Il progetto segna una svolta nel modo in cui la scienza interpreta la complessità del corpo umano, aprendo la strada a nuove terapie personalizzate e a una medicina sempre più predittiva e preventiva.

Cell2Sentence-Scale 27B: il cervello artificiale delle cellule

Il modello, battezzato Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale), è una versione “scientifica” della famiglia Gemma di Google.
A differenza dei tradizionali modelli linguistici, C2S-Scale non elabora testi o immagini, ma dati biologici e cellulari: trascrizioni di RNA, segnali molecolari, strutture proteiche e interazioni tra cellule umane.

Grazie alla potenza dei suoi 27 miliardi di parametri, il sistema è in grado di riconoscere pattern nascosti nel comportamento cellulare e formulare ipotesi su come riattivare il sistema immunitario contro i tumori più aggressivi.

Un passo verso la medicina di precisione

Secondo i ricercatori di Yale, il modello avrebbe già individuato un potenziale meccanismo immunitario in grado di “risvegliare” il corpo contro le cellule tumorali che normalmente passano inosservate.
I primi test in laboratorio su cellule umane sembrano confermare questa teoria, aprendo possibilità inedite per il trattamento dei tumori resistenti alle terapie tradizionali.

Se confermati, questi risultati potrebbero rappresentare un punto di svolta nella ricerca oncologica, accelerando lo sviluppo di cure mirate e riducendo i tempi di scoperta di nuovi farmaci.

Scienza e prudenza: lo studio non è ancora peer-reviewed

Nonostante l’entusiasmo, gli esperti invitano alla cautela.
Lo studio è stato pubblicato su BioRxiv, una piattaforma di preprint dove le ricerche vengono condivise prima della revisione scientifica ufficiale (peer review).
Questo significa che i dati non sono ancora stati verificati da esperti indipendenti, e quindi non possono essere considerati conclusivi.

Tuttavia, il potenziale è enorme. L’unione tra AI e biologia potrebbe rivoluzionare non solo la lotta contro il cancro, ma anche lo studio delle malattie rare, dell’invecchiamento cellulare e della rigenerazione dei tessuti.