## 661｜谷歌携手耶鲁推出AI新模型：筛选4千种药物，发现全新免疫治疗方案

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最近科学家发现了一个新的药物组合：单独用药A，没效果。单独用药B，效果一般。但把A和B组合起来，抗原呈递能力提升了50%。

我先通俗地解释一下什么叫抗原呈递能力。这是衡量免疫系统功能的一个重要指标，本质就是免疫系统的“传令兵”，可以找出并放大一些“敌情”，为我们身体免疫系统中的“作战部队”发起攻击提供目标。

不过，这个药物组合方案并不是某个科学家的灵光一闪，而是一个AI模型通过虚拟筛选4000多种药物后提出的。更震撼的是，这个组合在此前的医学文献中从未被报道过。

2025年10月15日，谷歌与耶鲁大学联合公布了一项重要成果：双方共同研发的AI模型Cell2Sentence-Scale 27B（简称C2S-Scale 27B）正式亮相。这款模型基于谷歌开源Gemma家族构建，拥有270亿参数，它做的事情，已不是简单地帮科学家分析数据或者是帮科学家润色论文了，而是直接提出了人类科学家此前没想到的新假设，并且在实验室里被验证成功了。

这个假设是什么？就是找到了一种药物组合，能让“隐身”的肿瘤细胞“现身”。具体来说，是一种名为silmitasertib的CK2抑制剂，与低剂量干扰素联合使用。单独使用silmitasertib，对肿瘤细胞的抗原呈递没有明显影响；单独使用低剂量干扰素，效果也十分有限。但两者联合使用时，会产生显著的协同放大效应——抗原呈递能力提升了约50%。对我们外行而言，这里的具体药物名词并不重要，你只要知道这两种药物此前都存在且各自被单独使用，但从未有人类科学家发现，这两种药物放在一起，能起到奇效。这也正是现在AI的价值所在：它并非在已知的知识库里搜索答案，而是通过对海量数据的学习与推理，提出了一个全新的、可验证的生物学假设。

研究团队把这个假设拿到实验室，用人类神经内分泌细胞模型进行测试，之所以用这个细胞模型，是因为在模型训练时，AI是完全没见过的，也就是给学霸拿了一张全新的题型卷子。测试结果完美验证了AI的预测，这个“从计算预测到实验验证”的完整闭环，证明了AI不仅能够提出假设，还能提出靠谱的假设。

我在广播站里也介绍过不少生物学或医学领域的AI突破，但今天这个模型的意义，远不止“找到一组新的药物组合”这么简单。它标志着AI在科学研究中的角色发生了根本性转变：从单纯的“工具”升级为“合作伙伴”，从被动“执行任务”转变为主动“提出创新想法”。

要理解这个发现的价值，得先搞清楚一个问题：为什么很多癌症患者的免疫治疗效果不好？

答案和“冷肿瘤”、“热肿瘤”的概念有关。热肿瘤就像暴露在聚光灯下的敌人，免疫系统能清晰识别它们；冷肿瘤则像躲在暗处的对手，免疫系统压根看不见。更专业地说，热肿瘤表面会有大量“抗原呈递”，这也就是我开头提到的“传令兵”释放的信号，免疫细胞一看就知道该攻击谁。而冷肿瘤不会“举旗子”，免疫细胞认不出来。

这就是为什么很多免疫治疗药物，对有些患者效果显著，对另一些患者却完全不起作用——关键就在于患者体内的肿瘤是“热”还是“冷”。因此，癌症免疫治疗领域有一个核心目标：想办法把冷肿瘤变成热肿瘤。

研究团队给AI布置的任务，就是找一种“条件放大器”——只在已经有低水平干扰素存在、但这个水平还不足以单独诱导抗原呈递的情况下，能放大这种免疫信号的药物。这话听着又专业又拗口，咱们不用纠结细节，只需要知道“低水平干扰素”就相当于免疫系统已经露出了蛛丝马迹，只是藏得比较深，我们要做的，就是想办法把这些微弱信号放大。

为什么要这么设计？是因为如果一个药物在任何情况下都能强行放大信号，那一定会带来副作用，因为可能人体还没有患病信号，AI就已经在玩命地亮红灯了。所以现在是必须要在“已经有一点免疫信号”的环境下才起作用，就像是给原本微弱的火苗加了一把柴，既能达到效果，又相对安全。

AI这次找到的药物组合，正是这样一个“条件放大器”。50%的抗原呈递提升幅度，在癌症治疗领域已经相当可观——这意味着免疫系统能更轻松地识别肿瘤细胞，还有可能让原本对免疫治疗无效的患者，变成治疗有效的受益者。

更关键的是，这个发现还提供了一种全新的联合疗法思路。过去，科学家们也在尝试各种药物组合，但大多是基于已知机制做“理性设计”；这次却完全不同，AI通过学习海量单细胞数据，找到了一个此前文献中从未报道过的组合。这意味着，在复杂的生物系统里，可能还藏着大量我们不知道的“有效组合”，正等待被发掘。

这次研究是谷歌与耶鲁大学医学院联手的合作成果。耶鲁大学方面的核心人物是David van Dijk博士，他的实验室一直专注于将AI和大规模基础模型应用到生物医学领域。这就是我们现在常说的，AI早已不只是计算机科学领域的专属，正逐渐与各个学科交叉融合。

这次用到的AI模型Cell2Sentence-Scale 27B，是基于谷歌Gemma模型家族构建的。Gemma是谷歌在2024年2月推出的轻量级开源AI模型系列。其实今年春季，谷歌就和van Dijk实验室联手推出了Cell2Sentence工具的初始版本，不过不得不说，那次并没有引发太大的波澜。直到10月，他们发布了这个270亿参数的升级版本，还靠它成功找到了这条癌症治疗新途径。

短短几个月时间，为什么能有这么大的突破？关键在于他们验证了一个重要的发现：生物学模型也遵循“规模定律”。

什么是规模定律？简单说就是模型越大，性能越好，还会在某个临界点出现“涌现能力”，也就是小模型完全做不到的事，大模型突然就能实现。你肯定还记得，今年之前所有大模型都在比拼参数规模，从几十亿、上百亿到几千亿，现在已有多个顶级AI模型的参数突破万亿。但那些都是底层通用模型，而这次研究证明，生物学领域的模型也遵循这一规律。更关键的是，更大的模型不仅能在现有任务上表现更好，还能解锁全新能力，比如这次展现的“条件推理能力”，也就是理解“只在特定免疫环境下才起作用”这类复杂的条件依赖关系，这是小模型完全无法解决的。

这就回答了一个问题：为什么是现在？

因为模型规模达到了一个临界点，获得了“涌现能力”。270亿参数的规模，刚好让模型具备了理解复杂生物学条件依赖关系的能力。

说了这么多，你可能会好奇：这个AI到底是怎么“读懂”细胞的？又是怎么找到那个药物组合的？这也是这个研究让我觉得特别有意思的地方，因为整个的解题思路非常跨界，也非常开脑洞。

首先，咱们得理解一个基础问题：细胞的信息是怎么表达的？在生物学研究里，有一种“单细胞RNA测序”技术，能测出每个细胞里有哪些基因在表达、表达量多少。一个细胞的基因表达数据可能包含几千个数字，成千上万个细胞叠加起来，就是几千万甚至几亿个数字，这样庞大的数据量，人脑根本处理不过来。

而这个Cell2Sentence模型的核心思路，就是把这些复杂的数据，转化成AI能“理解”的形式。就像是给细胞配了一个“翻译官”，把细胞的“方言”翻译成AI能听懂的“普通话”。具体来说，就是把每个细胞的基因表达数据转化成类似“句子”的形式，让大语言模型能够处理。从这个模型的命名大家也能猜到，“cell”是细胞的意思，“sentence”就是句子，也就是把细胞变成了句子。当AI模型面对细胞信息构成的句子时，这是它最擅长的领域。

AI这次完成任务，用的是一个叫“双情境虚拟筛选”的方法，原理其实不复杂。想象一下，你要测试一把雨伞的性能。如果你只在晴天测试，可能觉得这把伞没什么用；如果只在暴雨天测试，可能觉得所有伞都差不多。但如果你在两种天气下都测试，就能发现哪把伞在小雨天特别好用——这就是“条件依赖”的效果。

AI做的事情也是类似的。它给自己设定了两种情境：一种是免疫环境阳性，用的是真实患者样本，里面含有低水平干扰素信号；另一种是免疫环境中性，用的是分离出来的细胞系数据，没有免疫环境，相当于AI给自己搭了个A/B测试环境。之后，AI在这两种情境下，分别模拟了4000多种药物的效果。它要找的，就是只在第一种情境下生效、在第二种情境下却没效果的药物。

你一听就知道这难度不一般：这两个环境本身是有关联的，单是在单一环境里模拟4000种药物效果，就已经是人类科学家难以承受的了，更不要说两个环境叠加后呈指数级增加的选择方案。

结果，AI就发现了silmitasertib这个抑制剂，它在“免疫环境阳性”的情况下能显著提升信号放大水平，但在“免疫环境中性”的情况下几乎没有效果。更有意思的是，AI筛选出来的药物候选里，只有10%-30%是人类文献中已知的，剩下的70%-90%都是“意外发现”。

当然，AI提出假设只是第一步，真正的考验在实验室验证。研究团队把AI的预测拿到实验室进行测试，结果完美地验证了AI的预测。这个“从计算预测到实验验证”的完整闭环，为未来的科学研究提供了一个全新的范式：用AI进行海量的虚拟筛选，发现人类未知的生物学现象，生成各种药物或者研究的假设，然后由人类科学家在实验室验证。

说实话，当我理解了这个技术原理后，我对AI在科学研究中的潜力有了全新的认识。它不是要取代科学家，而是真正成为科学家的“超级助手”——帮助科学家从海量数据中发现人类难以发现的模式，提出人类可能想不到的假设。

这种“AI提出想法，人类验证想法”的协作模式，可能会成为未来科学研究的新常态。不说这个AI科学研究的范式革命，单单是这个开源模型，也许就能在接下来全球的生物学研究中，发挥出巨大的作用，之前很多无法发现的癌细胞，在AI的帮助下，就可以通过更精准的方式识别出来，并且定向治疗，这对我们每个普通人的健康都是一件好事。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1.论文：
> https://drive.weixin.qq.com/s?k=ADQABgdrAAkGqrOWFC
> 2.谷歌的公告（需特殊访问条件）
> https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/

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