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谷歌Gemma下载量破10亿次 AI深度探索癌症治疗新机制_我的网站

A |     (ECNS) – Suifenhe, a long-established border port for trade with Russia in Heilongjiang Province, reported strong growth in vehicle exports on Saturday, shipping 46,900 vehicles between January and July 2026, up 119.2% year on year.     Executives at companies based in the zone reported a sharp rise in visiting clients, with many corporate buyers from Russia's Far East and Siberia crossing the border to choose vehicles in person. Local vehicle registration authorities have shortened processing times, allowing buyers to inspect cars and complete the paperwork in a single day.        The zone now has a dedicated 30,000-square-meter vehicle yard and bonded maintenance workshops in operation, letting large consignments be stored on site under bonded arrangements. A model combining bonded display with guaranteed clearance on exit has also taken effect, so buyers can inspect vehicles and place orders without leaving the park.        Policy support, including a pilot scheme for used-car exports and free trade zone measures, has combined with expanded China-Russia visa exemptions to make travel easier for overseas buyers. Suifenhe Customs and border inspection authorities have also streamlined clearance, offering customs processing, inspection, and release around the clock and on demand.    Several departments have set up a one-stop service platform. The full logistics cycle, from a vehicle entering the zone to delivery at a Russian overseas warehouse, now takes as little as 10 days, and logistics costs are 30% lower than through conventional channels.    (By Helen Mo & intern Xu Wenda)                    。    　　当地时间8月20日，谷歌宣布，其开源端侧模型家族Gemma的总下载量已突破10亿次。这款由谷歌DeepMind推出的开源大模型，自发布以来，全球开发者基于它衍生出超10万个定制变体，形成名为“Gemmaverse”的开源生态。
　　谷歌列举了多个Gemma家族应用场景：从太空本地图像分析、医疗报告标准数字化、癌症创新治疗方案再到动物语言识别，Gemma家族模型正实实在在地应用到各个垂直行业。　　其中，以Gemma为基座的模型在生物医药科研领域产出了多项标志性成果。谷歌一方面推出面向医疗场景的垂直模型MedGemma，支撑医疗报告结构化、医学影像辅助分析等应用；另一方面联合科研机构，依托Gemma底座攻坚癌症机制研究。　　其中最受行业关注的是谷歌DeepMind、谷歌研究院与耶鲁大学合作开发的Cell2Sentence-Scale 27B（C2S-Scale）模型。　　传统的癌症疫苗治疗思路，是让免疫系统通过识别身份标签来识别敌人。但这面临一个“瞄准困境”：一般来说，肿瘤的“身份标签”取自肿瘤本身,但很多肿瘤细胞表面缺少能被免疫T细胞识别的、独特的“身份标签”（即肿瘤特异性抗原），同时，它们还主动穿上“防护服”（如高表达PD-L1蛋白），成为所谓的“冷肿瘤”。结果就是，对于“冷肿瘤”，免疫系统即使大军压境，也像得了“脸盲症”，看不见敌人，或者看见了也被强行抑制，导致治疗无效。　　针对免疫治疗难以起效的“冷肿瘤”难题，C2S-Scale按活跃程度排序，将单细胞基因表达数据转化为类文本的“基因句子”，让大语言模型能直接“读”懂细胞。随后，该模型完成4000余种药物的虚拟筛选，预测出silmitasertib联合低剂量干扰素的用药组合。　　C2S-Scale锁定的候选药物中，仅10%-30%在过往文献中被提及，其余与筛选目标无已知关联。最终被选中的是silmitasertib（CX-4945），一种CK2激酶抑制剂。　　这一AI提出的全新治疗假说，后续在人源活细胞实验中得到验证，研究团队用模型训练时从未见过的人类神经内分泌细胞进行实验，结果是单独用药无效果，单用低剂量干扰素只有轻微提升，两者联用后抗原呈递提升约50%，证实联用方案可显著提升抗原呈递水平，属于少数AI产出全新癌症治疗机制并获得实验室验证的案例，有望提升肿瘤细胞抗原呈递能力，把冷肿瘤转化为对免疫治疗敏感的热肿瘤。　　该模型相关成果已对外开源，可供全球科研团队继续拓展研究。需要注意的是，该发现目前仅停留在体外细胞实验阶段，尚未进入临床。　　随着下载量冲高，Gemma证明开源大模型不再局限对话生成，能够直接介入原始生物数据挖掘，深度探索癌症治疗新机制，为AI医药科研提供低成本的技术底座。

B | （文章来源：科创板日报）。

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Published on:18:12:39