AI di Google scopre un nuovo modo per colpire i tumori resistenti

Nel corso del tempo, i tumori hanno sviluppato una strategia di sopravvivenza incredibile: diventare invisibili. Si nascondono dal sistema immunitario trasformandosi nei cosiddetti tumori “freddi”. Sono cellule maligne che non attivano alcun allarme nel corpo. Per anni i ricercatori hanno cercato il modo per rivelare questi intrusi, e ora un modello AI sviluppata da Google insieme all’Università di Yale potrebbe aver trovato l’interruttore giusto.

AI di Google identifica un farmaco che rende i tumori vulnerabili all’immunoterapia

Il modello si chiama Cell2Sentence Scale 27B, fa parte della famiglia Gemma di Google, e ha 27 miliardi di parametri. Ha fatto qualcosa che va oltre la semplice analisi di dati. Ha identificato un percorso terapeutico completamente nuovo, che potrebbe rendere i tumori resistenti più vulnerabili all’immunoterapia.

L’immunoterapia è una delle armi più promettenti contro il cancro. Non bombarda indiscriminatamente le cellule con chemioterapia o radiazioni, ma addestra il sistema immunitario a riconoscere e attaccare solo le cellule tumorali. Il problema è che molti tumori hanno imparato a diventare “freddi”, quindi il sistema immunitario non li rileva.

La sfida era trovare un modo per “riscaldarli”, renderli nuovamente visibili e vulnerabili, ma solo nelle condizioni giuste. Non si può semplicemente accendere un faro che illumina tutto indiscriminatamente, perché si rischia di innescare risposte immunitarie dove non servono. Serviva qualcosa che funzionasse solo quando certi segnali immunitari, come l’interferone, sono già debolmente presenti.

C2S-Scale ha analizzato oltre 4.000 farmaci usando una tecnica chiamata screening virtuale a doppio contesto. In pratica, ha testato ogni composto in due scenari, uno dove la segnalazione immunitaria era già attiva, e uno neutro dove non c’era alcuna attività. L’obiettivo era trovare farmaci che avessero effetto solo nel primo caso, lasciando intatto il secondo.

La maggior parte dei candidati identificati erano già noti ai ricercatori, ma alcuni erano nuovi. E tra i risultati migliori è emerso silmitasertib, noto anche come CX-4945. È un inibitore della chinasi CK2, una proteina coinvolta in molte funzioni cellulari, inclusa la modulazione del sistema immunitario.

Quello che ha reso questa scoperta entusiasmante non è solo il farmaco in sé, ma il fatto che il modello ha generato un’ipotesi completamente nuova. Come ha spiegato Google: Sebbene la CK2 sia stata implicata in molte funzioni cellulari, tra cui quella di modulatore del sistema immunitario, l’inibizione della CK2 tramite silmitasertib non è stata segnalata in letteratura come un fattore che migliora esplicitamente l’espressione dell’MHC-I o la presentazione dell’antigene.

Tradotto dal gergo scientifico, nessuno aveva mai pensato che questo farmaco potesse aiutare le cellule tumorali a diventare più visibili al sistema immunitario. L’AI ha fatto una vera e propria previsione originale.

Dal computer al laboratorio

Una cosa è quando un’intelligenza artificiale sputa fuori numeri e previsioni su uno schermo. Un’altra è quando quei numeri vengono testati nel mondo reale e si rivelano corretti. Google ha portato la previsione in laboratorio e i ricercatori hanno condotto degli esperimenti.

I risultati hanno confermato l’ipotesi dell’AI. Il silmitasertib da solo non faceva nulla. L’interferone da solo aveva un effetto modesto. Ma i due insieme producevano un aumento del 50% nella presentazione dell’antigene, il processo attraverso il quale le cellule mostrano frammenti di proteine sulla loro superficie per segnalare al sistema immunitario che c’è qualcosa che non va.

In termini pratici, questo significa che il silmitasertib potrebbe aiutare i farmaci immunoterapici a riconoscere e colpire meglio i tumori, specialmente quelli che si nascondono nell’ombra perché la loro attivazione immunitaria è insufficiente.

I ricercatori dell’Università di Yale stanno ora lavorando per capire come questa scoperta potrebbe funzionare in diversi contesti immunitari. Stanno anche esaminando altre previsioni sui farmaci generate dal modello.

Gemma open source: scienza per tutti

Il modello Gemma è open source e già disponibile su Hugging Face e GitHub, due piattaforme dove i ricercatori di tutto il mondo possono accedervi, modificarlo e svilupparlo ulteriormente. Altri scienziati possono metterci le mani sopra e vedere cosa riescono a tirare fuori.