Un modelo de lenguaje entrenado para entender el comportamiento de las células acaba de abrir una nueva puerta en la investigación médica. Desarrollado por Google DeepMind y Yale University, el sistema Gemma fue capaz de generar una hipótesis inédita sobre cómo ciertos fármacos podrían ayudar al sistema inmunológico a detectar tumores. Este avance confirma el potencial de la inteligencia artificial para tratar el cáncer, no como una herramienta milagrosa, sino como un nuevo motor de descubrimiento científico.
El estudio, publicado en bioRxiv, demostró que el modelo C2S‑Scale 27B, basado en la familia de modelos Gemma, identificó un posible camino terapéutico al analizar datos de expresión genética a nivel celular. La predicción se verificó en laboratorio, marcando uno de los primeros casos documentados en que una IA propone y valida experimentalmente una hipótesis biomédica.
Una nueva forma de entender las células
El modelo C2S‑Scale traduce los perfiles de expresión genética de una célula en un formato textual llamado cell sentence. Esto permite que un modelo de lenguaje comprenda las células como si fueran fragmentos de texto biológico, estableciendo patrones, contextos y relaciones entre genes. Gracias a este enfoque, Gemma pudo analizar más de 50 millones de muestras celulares humanas y de ratón, aprendiendo a razonar sobre ellas con una precisión sin precedentes.

Los investigadores de Yale y Google aplicaron este modelo para explorar un desafío médico clave: por qué algunos tumores son invisibles al sistema inmune. El sistema identificó al fármaco silmitasertib, un inhibidor de la enzima CK2, como un posible “amplificador condicional” del interferón —una proteína que estimula la respuesta inmunitaria. Su predicción: el medicamento podría volver visibles ciertos tumores “fríos” al sistema inmune.
Los resultados en laboratorio
La hipótesis generada por la IA se puso a prueba en laboratorio con modelos celulares humanos. Los resultados sorprendieron: el silmitasertib, combinado con pequeñas dosis de interferón, aumentó en más de un 50 % la presentación de antígenos en células tumorales, haciendo que el sistema inmunológico pudiera reconocerlas mejor. Sin interferón, el fármaco no tenía efecto, lo que validó la predicción exacta del modelo.
Aunque es un descubrimiento temprano, demuestra que la inteligencia artificial para tratar el cáncer puede ser mucho más que una herramienta de análisis: puede generar ideas que conduzcan a terapias reales. Los investigadores destacan que este tipo de IA no reemplaza la experimentación científica, sino que la acelera al sugerir hipótesis que antes habrían tomado años en formular.
El papel de Gemma y el futuro de la IA biomédica
Gemma es una familia de modelos abiertos creados por Google DeepMind y otros equipos de Google, construidos sobre la misma base tecnológica que la serie Gemini. Su propósito es facilitar la investigación responsable y colaborativa, permitiendo que científicos de todo el mundo personalicen modelos avanzados para tareas médicas o de biología computacional.
Con C2S‑Scale, la familia Gemma entra en el terreno de la biomedicina. Los autores del estudio señalan que los futuros modelos podrían integrar datos de genómica, proteómica y hasta información clínica, construyendo simulaciones cada vez más cercanas a una célula virtual. En otras palabras, la inteligencia artificial para tratar el cáncer podría evolucionar hacia un sistema capaz de predecir, probar y optimizar terapias personalizadas.
Un avance que une ciencia y esperanza
El hallazgo de Gemma y Yale muestra que la inteligencia artificial no solo puede analizar el pasado de la medicina, sino también ayudar a escribir su futuro. Por primera vez, una IA ha contribuido de forma tangible a descubrir un mecanismo biológico que podría inspirar nuevos tratamientos contra el cáncer. Y aunque falta un largo camino clínico por recorrer, este avance marca un punto de inflexión en la relación entre la tecnología y la salud humana.