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Google DeepMind发布AlphaGenome2，可预测DNA变异对特定细胞的影响

Gorden Sun@Gorden_Sun
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做生物信息或药物研发的朋友可以关注，DeepMind这个模型能直接分析新的单细胞数据不用重新训练，识别致病变异比上一代多了近一倍，后面还会开源，科研团队可以直接上手试。

Google DeepMind发布AlphaGenome2，一款预测DNA序列变异如何影响人体特定细胞的AI模型，核心改进是在读取DNA序列时同步输入细胞类型或状态作为条件信息。

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团队重构了原有模型架构，并用超过1.07亿个单细胞特征数据完成训练。新模型识别出能改变基因表达的致病变异数量几乎是以前的两倍，还支持直接分析全新的单细胞实验数据而无需重新训练。在新冠疫苗研究中，它成功区分了激活的免疫细胞与静息细胞，并找出在细胞激活状态下破坏性更强的新冠致病变异。

这类模型以往难以判断微小DNA变异对具体细胞的作用，AlphaGenome2能同时定位致病变异及其起作用的细胞类型，为复杂疾病的药物研发提供线索。Google DeepMind按惯例会在后续发布论文后开源该模型。

Original · Gorden Sun

Google DeepMind发布了AlphaGenome2，这是一款预测DNA序列变异如何影响人体特定细胞的AI模型。

科学家以往很难预测微小的DNA变异会对具体细胞产生什么影响，这让寻找复杂疾病的根源变得极为困难。

为了解决这个问题，Google DeepMind团队彻底重构了原有模型架构。AlphaGenome2现在会在读取DNA序列时，同步获取特定的细胞类型或状态信息作为输入条件。团队利用超过1.07亿个单细胞特征数据对该模型进行了全面训练。

AlphaGenome2最终识别出能改变基因表达的致病变异数量几乎是以前的两倍。它最大的突破在于可以直接分析全新的单细胞实验数据而无需重新训练。例如在新冠疫苗研究中，它成功区分了激活的免疫细胞与静息细胞，并准确找出了在细胞激活状态下破坏性更强的新冠致病变异。这项技术能帮助医学界精准定位致病变异以及起作用的具体细胞，为复杂疾病的药物研发提供关键线索。

按照惯例，这类模型谷歌后续发布论文后会开源。

官方介绍：https://t.co/za89nDUSox

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This report is categorized under AITOP's "Models" desk, focusing on US frontier AI labs and Silicon Valley technology leaders. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows and US-China foundation model benchmarks and commercialization comparison. Key entities and technical topics under continuous tracking include Google DeepMind, AlphaGenome2, 单细胞, 基因组学.

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