Google DeepMind, en colaboración con la Universidad de Yale, ha lanzado Cell2Sentence-Scale 27B, un modelo de 27 mil millones de parámetros diseñado para analizar el lenguaje de las células individuales. Este modelo ha logrado formular una hipótesis completamente nueva sobre el comportamiento celular en contextos de cáncer, posteriormente validada en laboratorio. El proyecto demuestra cómo el escalado de modelos biológicos no solo mejora tareas conocidas, sino que permite el surgimiento de capacidades novedosas. El modelo identificó un fármaco llamado silmitasertib como potencial amplificador condicional, que aumentaría fuertemente la presentación de antígenos en presencia de interferón a baja dosis y dentro de un contexto inmunitario activo. La validación experimental confirmó la predicción, mostrando un aumento del 50% en la presentación de antígenos. Esto representa una posible nueva ruta para desarrollar terapias combinadas en inmuno-oncología.