AlphaGenome 2

AlphaGenome 2 — модель Google DeepMind для изучения регуляции генов: того, как клетки включают и выключают их. Вместе с последовательностью ДНК она получает описание ткани, типа или состояния клетки и учитывает его на каждом этапе работы. Первая AlphaGenome делала прогнозы сразу для множества тканей, а новая сосредоточена на одном выбранном условии. Её обучили на данных человека и мыши, включая более 107 млн профилей отдельных клеток.

Модель помогает исследователям выбирать изменения ДНК для экспериментальной проверки и определять, на какие гены и клетки они могут влиять. По замерам Google DeepMind на наборе TenK10K с 28 типами иммунных клеток, она выявила 30% причинных вариантов против 16% у первой AlphaGenome, дообученной на данных отдельных клеток. Это помогает находить эффекты, которые теряются при усреднении по целой ткани.

Исследователи могут передать модели собственные измерения активности генов в отдельных клетках, чтобы получить прогноз для нового клеточного состояния без дообучения. Например, так можно изучать изменения после вакцинации или при болезни. По этим данным она также предсказывает неизмеренные свойства — например, насколько участки ДНК доступны белкам, управляющим работой генов.

AlphaGenome 2 доступна через API для некоммерческих исследований; коммерческий доступ предоставляется в рамках закрытого предварительного тестирования. Google DeepMind подчёркивает, что модель предназначена для исследований и не прошла проверку или одобрение для клинического применения и диагностики.

источники:Анонс AlphaGenome 2 ↗Отличия от первой AlphaGenome ↗Работа с собственными клеточными данными ↗