Google का C2S-Scale AI मॉडल कैंसर के इलाज के लिए Drug Discovery में आशाजनक परिणाम दिखा रहा है
Google के शोधकर्ताओं ने C2S-Scale (Cell2Sentence-Scale) मॉडल पेश किया है, जो व्यक्तिगत कोशिकाओं की 'भाषा' को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया एक 27-billion parameter वाला AI टूल है। वास्तविक दुनिया के रोगियों और सेल-लाइन डेटा पर प्रशिक्षित, मॉडल ने कैंसर के ट्यूमर की पहचान करने के लिए प्रतिरक्षा प्रणाली की क्षमता में सुधार करने हेतु silmitasertib दवा का उपयोग करने का सुझाव दिया। इस खोज को बाद में जीवित कोशिकाओं में प्रयोगात्मक परीक्षण के माध्यम से मान्य किया गया। हालांकि विशेषज्ञों का कहना है कि प्रशिक्षित जीवविज्ञानी भी इसी तरह के निष्कर्षों तक पहुंच सकते हैं, लेकिन AI कैंसर जैसी जटिल बीमारियों के लिए परिकल्पना निर्माण और मार्ग पहचान की प्रक्रिया को काफी तेज कर देता है।
मुख्य बिंदु
- C2S-Scale एक Large Language Model (LLM) है जिसे मानव भाषा के बजाय जैविक डेटा पर लागू किया गया है।
- मॉडल ने विशाल जैविक साहित्य को स्कैन करके कैंसर इम्यूनोथेरेपी में silmitasertib के एक नए उपयोग की पहचान की।
- इस तरह के AI टूल संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए आवश्यक समय को महीनों से घटाकर दिनों में कर सकते हैं।
- मॉडल को Gemma परिवार के ओपन मॉडल पर बनाया गया था और इसमें 27 billion parameters हैं।
परीक्षा तथ्य
- C2S-Scale मॉडल में 27 billion parameters हैं।
- Silmitasertib (CX-4945) वह दवा है जिसकी पहचान कैंसर उपचार के नए संभावित मार्गों के लिए की गई है।
- अनुसंधान का नेतृत्व Google DeepMind के वैज्ञानिकों ने किया था।
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