Google के डीपमाइंड डिवीजन ने एक नया AI मॉडल जारी किया है जिसने कैंसर अनुसंधान में एक बड़ी सफलता हासिल की है। येल विश्वविद्यालय के सहयोग से विकसित, C2S-स्केल 27B नामक नया 27 बिलियन पैरामीटर फाउंडेशन मॉडल जेम्मा ओपन मॉडल पर बनाया गया है और इसे “व्यक्तिगत कोशिकाओं की भाषा को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।”
एक ब्लॉग पोस्ट में, Google ने कहा कि यह घोषणा विज्ञान में AI के लिए एक मील का पत्थर है क्योंकि इसने “कैंसर सेलुलर व्यवहार के बारे में परिकल्पना में एक उपन्यास उत्पन्न किया, जिसे वैज्ञानिकों ने प्रयोगात्मक रूप से जीवित कोशिकाओं में मान्य किया।”
दूसरे शब्दों में, Google का AI मॉडल नई दवाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम था जो यह समझकर ट्यूमर से लड़ने में मदद कर सकती थी कि कैंसर सेलुलर स्तर पर कैसे व्यवहार करता है और प्रतिरक्षा प्रणाली के साथ कैसे संपर्क करता है। इसके बाद वैज्ञानिकों द्वारा मानव कोशिकाओं पर इसका सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया और इससे हमें भविष्य में कैंसर उपचार विकसित करने के लिए नए रास्ते खोजने में मदद मिल सकती है।
Google का कहना है कि उसकी खोज उसके पहले के शोध पर बनी है, जिससे वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद मिली कि बड़े AI मॉडल में सशर्त तर्क के उच्च स्तर कैसे होते हैं।
विज्ञान में एआई के लिए एक रोमांचक मील का पत्थर: हमारा सी2एस-स्केल 27बी फाउंडेशन मॉडल, इसके साथ निर्मित @येल और जेम्मा के आधार पर, कैंसर सेलुलर व्यवहार के बारे में एक नवीन परिकल्पना तैयार की, जिसे वैज्ञानिकों ने प्रयोगात्मक रूप से जीवित कोशिकाओं में मान्य किया।
अधिक प्रीक्लिनिकल और क्लिनिकल परीक्षणों के साथ,…
– सुंदर पिचाई (@sundarpichai) 15 अक्टूबर 2025
C2S-स्केल 27B कैसे काम करता है?
गूगल का कहना है कि कैंसर इम्यूनोथेरेपी में एक बड़ी चुनौती यह है कि कैंसर के ट्यूमर आमतौर पर शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए अदृश्य होते हैं। हालाँकि, उन्हें दृश्यमान बनाने की रणनीतियों में से एक उन्हें एंटीजन प्रेजेंटेशन नामक प्रक्रिया का उपयोग करके “प्रतिरक्षा ट्रिगर सिग्नल” प्रदर्शित करने के लिए मजबूर करना है।
इसके लिए, Google के AI मॉडल को एक ऐसी दवा खोजने का काम दिया गया जो एक सशर्त एम्पलीफायर के रूप में कार्य करती है, जो शरीर में प्रतिरक्षा कोशिकाओं को विशिष्ट परिस्थितियों में कैंसर कोशिकाओं को पहचानने में मदद करती है।
ऐसा करने के लिए, C2S-स्केल 27B का उपयोग किया गया जिसे शोधकर्ता “दोहरी संदर्भ वर्चुअल स्क्रीन” के रूप में लेबल करते हैं, एक प्रक्रिया जिसमें विभिन्न ट्यूमर नमूनों और पृथक सेल डेटा में 4,000 से अधिक दवाओं का विश्लेषण शामिल है। टेक दिग्गज का कहना है कि बड़े पैमाने पर सिमुलेशन ने एआई मॉडल को ऐसे यौगिकों की पहचान करने की अनुमति दी जो कुछ स्थितियों में प्रतिरक्षा सक्रियण को बढ़ाएंगे।
जबकि परीक्षण में इस्तेमाल की गई कुछ दवाएं पहले से ही कैंसर कोशिकाओं पर काम करने के लिए जानी जाती थीं, एआई मॉडल ने कुछ नई दवाएं ढूंढीं जिनका कैंसर इम्यूनोथेरेपी से कोई पूर्व संबंध नहीं था।
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फिर इन निष्कर्षों को प्रयोगशाला बेंच में ले जाया गया और मानव न्यूरोएंडोक्राइन सेल मॉडल पर परीक्षण किया गया, एक सेल प्रकार जो मॉडल के प्रशिक्षण में शामिल नहीं था। इन दवाओं में से एक सीएक्स-4945 थी, जिसके बारे में मॉडल ने भविष्यवाणी की थी कि यह एंटीजन प्रस्तुति में नाटकीय रूप से (लगभग 50 प्रतिशत) वृद्धि करेगी।
खोज से यह भी पता चलता है कि एआई मॉडल ने केवल जैविक डेटा को संसाधित नहीं किया, बल्कि यह भी तर्क दिया और पता लगाया कि सेलुलर स्थितियां किसी विशेष उपचार की सफलता को कैसे प्रभावित कर सकती हैं। जब कैंसर अनुसंधान की बात आती है, तो Google का AI मॉडल दिखाता है कि हम वर्चुअल प्रयोगशाला में दवाओं के परीक्षण और त्रुटि दृष्टिकोण से स्थानांतरित करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
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