“我们将能够处理那些迄今为止无法治疗的癌症，并能够通过工程化患者自己的免疫细胞，使其专门杀死癌细胞。”斯里瓦斯塔博士说。“这是第一次，我们将能够利用人工智能进行数百万次，甚至数十亿次的实验，所有这些都在计算机中进行。然后再进行首次实验，尝试杀死癌细胞。”
格拉德斯通数据科学与生物技术研究所所长凯蒂・波拉德（Katie Pollard）表示，癌症的部分原因在于人体的细胞未能纠正随机发生的错误，因此肿瘤中的癌细胞存在许多随机错误。然而，其中只有少数几个（随机错误）是真正的致癌因素。“我们的目标是将这些驱动癌症的错误与随机背景区分开来。”
她表示，团队的愿景是使用机器学习模型找出区分癌细胞驱动因子的模式。“如果我们能够做到这一点，那么我们可以进行更有效的实验。”
IT之家从采访中获悉，波拉德自身也是一个癌症患者，家人中也存在癌症患者。她表示，“我们没有时间可浪费。我想，如果我们能稍微快一点，那就会改变人们的生活。”通常来说，突破性进展需要数十年才能进入临床试验，团队的目标是缩短这一时间。
