Dans le cadre d’une collaboration avec l’Université Yale, Google a lancé le 15 octobre 2025 un nouveau modèle de 27 milliards de paramètres baptisé C2S-Scale 27B, conçu pour comprendre le langage des cellules individuelles, une avancée qui ouvre une nouvelle piste de thérapie contre le cancer. C’est le pari de Google, qui a lancé ce nouveau modèle pour l’analyse unicellulaire basé sur la famille de modèles open-source Gemma (développée par Google DeepMind et Google Research). Cette IA a été créée pour comprendre et prédire le comportement des cellules à partir des données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq), en convertissant la liste des gènes exprimés dans une cellule en une "phrase de cellule" (cell sentence). Autrement dit, il transforme les profils d’expression génique très complexes en un langage que l’IA peut traiter efficacement pour diverses analyses biologiques : prédire le type cellulaire, le tissu d’origine, ou encore générer des profils d’expression simulés pour explorer des hypothèses.
Une des grandes difficultés de l’immunothérapie, qui consiste à stimuler les défenses naturelles contre les cellules cancéreuses, est que certaines tumeurs restent invisibles au système immunitaire. On les appelle des tumeurs froides. Elles échappent à la surveillance immunitaire car elles présentent mal — voire pas du tout — les "signatures" protéiques qui permettent aux cellules de défense de les identifier. Ce mécanisme, dit de présentation d’antigènes (MHC-I), est central pour toute stratégie immunothérapeutique.
Le modèle, développé au sein de la famille Gemma (les modèles libres de Google), aurait ainsi prédit qu’une molécule déjà connue, le Silmitasertib, pouvait renforcer la capacité du système immunitaire à reconnaître les cellules cancéreuses. Ce composé avait déjà été étudié dans d’autres contextes médicaux, mais jamais pour son rôle potentiel dans la visibilité immunitaire des tumeurs. L’hypothèse de l’IA a ensuite pu être confirmée en laboratoire par les chercheurs. Lors des tests, « la combinaison de silmitasertib et d’interféron à faible dose a entraîné une augmentation d’environ 50 % de la présentation de l’antigène », ce qui rendrait la tumeur plus visible pour le système immunitaire.
Bien qu’il s’agisse d’une première étape, le modèle offre une « piste prometteuse validée expérimentalement » pour le développement de nouvelles thérapies combinées, selon Google. Les équipes de Yale explorent quant à elles ce nouveau mécanisme et « testent d’autres prédictions générées par l’IA dans d’autres contextes immunitaires ». Le nouveau modèle C2S-Scale 27B et ses ressources sont disponibles pour la communauté scientifique. Cette découverte reste toutefois à un stade précoce : les résultats ont été obtenus en laboratoire, et plusieurs étapes de validation seront nécessaires avant d’envisager une application clinique.
Google : https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/
