四川
就在剛剛，谷歌曝出了一個重磅成果！
其開發的生物大模型，提出了關于癌癥的新假設，并通過了實驗驗證。
這是一項真正的科學發現，有望開創新的療法！
谷歌CEO第一時間在社交媒體上分享了這個好消息。
他表示，這是AI在科學領域的一個激動人心的里程碑！
而這項發現，基于谷歌和耶魯大學剛剛推出的開源生物大模型C2S-Scale，擁有270億參數，旨在理解單細胞語言。
bioR
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https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2
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https://huggingface.co/vandijklab/C2S-Scale-Gemma-2-27B
GitHub:
https://github.com/vandijklab/cell2sentence
消息一出，立刻在全網掀起了巨震。
多倫多大學醫學生物物理學助理教授Bo Wang大受震撼：
“谷歌剛剛進入虛擬細胞時代。C2S-Scale模型表明，大語言模型可以推理細胞——甚至揭示新的癌癥生物學。”
或許，這正是人工智能最大的影響力所在——加速腫瘤學等基礎科學的突破。
就在兩天前，英偉達投資了Lila Sciences，這家公司致力于構建世界上第一個科學超級智能平臺，以及應用于生命科學、化學和材料的完全自主實驗室。
短短半年內，Lila Sciences累計融資達到了5.4億美元，估值超過13億美元。
從模型提出假設到機器人實驗室驗證，AI徹底變革科學發現的時代，真的來臨了！
AI提出全新科學假設，有望開辟新療法
C2S-Scale首次提出一個關于癌癥細胞行為的新假設，并通過活細胞實驗成功驗證。
這一發現揭示了增強抗癌免疫反應的潛在新路徑，為開發更有效的免疫療法提供了線索。
許多腫瘤之所以難以治療，是因為它們是“冷腫瘤”——免疫系統看不見它們。
讓冷腫瘤變“熱”，是癌癥免疫治療的關鍵。為此，研究人員讓C2S-Scale模擬了4000多種藥物的效果。
AI成功識別出一些候選藥物能夠在特定環境下發揮效果，這些關系此前尚未有人發現。
C2S-Scale特別指出，一種名為silmitasertib的CK2抑制劑，能在低劑量干擾素存在時顯著提升抗原呈遞，但在無免疫背景時無效。
更令人驚喜的是，實驗室用人類細胞驗證了這一預測：藥物和低劑量干擾素聯合使用，確實讓細胞的免疫識別能力提升了約50%。
這是AI首次獨立提出并被實驗證實的全新抗癌策略。它證明，AI模型不僅能總結已有知識，還能發現新的生物學機制。
目前，研究團隊正在進一步測試C2S-Scale提出的其他建議。
如果未來能在動物和臨床試驗中繼續驗證，這類技術有望大大加快新藥研發速度，為患者帶來新的治療希望。
谷歌聯手耶魯，發布開源生物大模型
谷歌和耶魯大學合作開發的C2S-Scale 是一款單細胞轉錄組學基礎模型，能夠將復雜的基因表達數據轉化為類似自然語言的“細胞句子”（cell sentences），
由此實現單細胞數據與自然語言的統一表示，從而利用大語言模型的強大能力進行分析。
C2S-Scale的一個關鍵創新是可逆轉換機制：保留了從“細胞句子”還原為基因表達向量的線性映射參數，實現了數據表示的雙向轉換，在利用大語言模型優勢的同時，保持與傳統單細胞分析方法的兼容性。
模型還設計了統一的多任務提示框架，通過自然語言指令引導模型完成多種任務。
例如，“預測該細胞的類型”用于細胞注釋，“在肝組織中生成肝細胞”用于條件生成，真正實現“一模型多任務”。
C2S-Scale的另一大創新是融合了單細胞數據與文獻、疾病標簽、通路信息等文本注釋，使模型能結合上下文知識進行生物學推理，顯著提升解釋能力和語義理解深度。
在性能方面，C2S-Scale在細胞類型注釋、組織推斷、細胞嵌入等任務中表現優異，優于scGPT和Geneformer等專用模型。
此外，模型支持生成與解釋性任務，如用自然語言總結數據集、回答科學問題，在這些任務中優于GPT-4o等通用大模型。
此外，C2S-Scale 還驗證了Scaling law（縮放定律）在生物學中的有效性：隨著模型參數從4.1億增至270億，各項任務性能持續提升，表明更大規模的模型能更好捕捉復雜的生物規律。
諾獎得主押注，AI科研時代降臨！
C2S-Scale的多位開發人員，來自GoogleDeepMind。
作為全球頂尖的人工智能研究機構，DeepMind推出多個具有重要意義的科學模型，包括AlphaFold（蛋白質結構）、AlphaGenome（DNA調控）等等。
DeepMind的CEO，Demis Hassabis，就因為在AI蛋白質結構預測上的貢獻獲得了2024年諾貝爾化學獎。
基于AlphaFold，他創立了AI制藥公司Isomorphic Labs，公司第一款由AI設計的藥物將于今年年底進入臨床試驗。
Demis Hassabis曾表示，借助AI的力量，人類將在十年內消滅所有疾病。
不僅是DeepMind，另一家AI領域的領軍公司——OpenAI，同樣積極運用AI加速科學發現。
奧特曼最近表示，GPT-5已經能自己做科研。
在內部實驗中，GPT-5已能獨立提出數學假設、改進生物模型，甚至在物理模擬中發現新規律。
他相信，未來兩年，AI將在生物學、化學、物理學領域，做出真正意義上的發現。
未來的AI科研將不再局限于提出假設和模擬計算，AI與機器人技術將深度融入實驗環節，實現從假設生成、自動化實驗、數據分析到模型迭代的全閉環科研范式。
就在10月14日，AI科學工廠Lila Sciences獲得英偉達等機構的1.15億美元融資，公司估值超過13億美元。
半年來，公司累計融資5.4億美元，投資者包括木頭姐 ARK Venture Fund、Flagship Pioneering 等知名機構。
公司表示，新資金將用于建設“AI科學工廠”，這些工廠配備了由AI控制的實驗儀器，可以持續進行自主實驗，公司已租下約22000平方米的實驗室來部署。
它還計劃向商業客戶開放其平臺，通過企業軟件提供對其AI模型和自動化實驗室的訪問，目前已引起了能源、半導體和制藥公司的興趣。
在中國，也同樣誕生了晶泰科技、百圖生科、劑泰科技、百奧幾何、分子之心、深勢科技為代表的一批AI for Science公司。
8月份，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，指出：
加快探索
人工智能驅動的新型科研范式，加速
0
1”
重大科學發現進程。
加快科學大模型建設應用
，推動基礎科研平臺和重大科技基礎設施智能化升級，打造開放共享的高質量科學數據集，提升跨模態復雜科學數據處理水平。
強化
人工智能跨學科牽引帶動作用，推動多學科融合發展。
以遠遠超出人類能力的規模、速度和準確性產生新的科學知識，這或許是AI對世界最深遠的影響。
一個新的科學時代，已經到來。
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