Google Research, Google DeepMind y Yale han presentado C2S-Escala 27B, un modelo fundacional de 27 mil millones de parámetros para el análisis de células individuales construido sobre Gemma-2. Este enfoque transforma perfiles de scRNA-seq en oraciones de células compuestas por listas ordenadas de símbolos génicos, lo que permite a un modelo de lenguaje interpretar y razonar de forma nativa sobre estados celulares. Gracias a esta representación, C2S-Escala 27B mejora tareas como anotación de tipos celulares, predicción de perturbaciones, integración de atlas celulares y generación de perfiles sintéticos, además de ofrecer mejores métricas en benchmarks de referencia.
La innovación radica en formalizar la expresión génica como secuencias que un LLM puede procesar, facilitando interpretabilidad y transferencia de conocimientos entre datasets heterogéneos. Esto abre la puerta a aplicaciones prácticas en descubrimiento de fármacos, biología computacional y medicina de precisión, donde modelos capaces de razonar sobre poblaciones celulares pueden acelerar la identificación de dianas, biomarcadores y respuestas a tratamientos.
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