Компанія Google DeepMind представила нову модель штучного інтелекту під назвою AlphaGenome 2, яка фокусується на вивченні впливу змін у молекулах ДНК на функціонування різних типів клітин організму. Це дослідження надає науковцям значно детальнішу картину складних біологічних процесів, що безпосередньо впливають на виникнення важких захворювань та допомагають визначити нові стратегії для їхнього подальшого лікування. Розробка стала логічним продовженням попередньої моделі AlphaGenome, яку випустили минулого року з метою базового прогнозування структури геному без врахування специфіки клітинного оточення.
Практично кожна клітина людського організму містить ідентичний набір генетичної інформації, проте серцеві м’язи, шкірні покриви або імунні клітини активують різні гени залежно від своїх поточних функцій та зовнішніх подразників. Внаслідок цього один і той самий генетичний варіант може мати діаметрально протилежні наслідки залежно від конкретного стану або типу клітини, де він безпосередньо проявляється. Модель AlphaGenome 2 розроблена спеціально для фіксації таких відмінностей, пропонуючи набагато точніший аналіз, ніж попередні широкі інструменти прогнозування генетичних ефектів, що часто ігнорували клітинну специфіку.
Для навчання нової системи розробники використали понад 100,0 мільйонів окремих клітинних профілів, зібраних у 68,0 різних тканинах організму, що забезпечило надзвичайну деталізацію отриманих прогнозних результатів. Представники DeepMind стверджують, що модель фактично перетворює статичні атласи клітин на динамічні прогнозні механізми, здатні самостійно аналізувати людську генетику в реальному часі без постійного втручання людини. Згідно з офіційними даними, AlphaGenome 2 ідентифікує майже вдвічі більше генетичних варіантів, здатних суттєво змінювати експресію генів, порівняно з усіма існуючими на сьогоднішній день аналогічними розробками.
Дослідники зафіксували здатність моделі робити точні прогнози щодо нових типів клітин і біологічних станів навіть без проведення процедури тривалого повторного навчання на додаткових масивах даних. Система також ефективно виявляє прогалини в існуючих експериментальних результатах, допомагаючи вченим раціонально обирати наступні об’єкти для лабораторних досліджень з метою суттєвої економії обмежених часових ресурсів. Дослідник Адам Гайозо зазначив, що головним досягненням проекту є встановлення чіткого зв’язку між фундаментальною людською генетикою та прикладною клітинною біологією через глибокий аналіз великих популяційних даних.
Висока специфічність прогнозів є критично важливою під час розробки сучасних лікарських засобів, оскільки більшість препаратів спрямовані на конкретні білки та чітко визначені типи клітин у хворому організмі. Керівник напрямку геноміки Жига Авсец пояснив, що створення такої моделі стало можливим лише завдяки появі нових технологій фіксації станів клітин з надзвичайно високою роздільною здатністю. У довгостроковій перспективі подібні інструменти стануть основою для створення повноцінних віртуальних клітин, які будуть цифровими симуляціями, здатними повністю імітувати складні біологічні системи живих організмів у цифровому середовищі.
Незважаючи на технологічну перевагу, використання AlphaGenome 2 потребує значних обчислювальних витрат, що робить масове застосування системи дорожчим за попередні ітерації алгоритмів від DeepMind. Модель уже доступна для некомерційних наукових досліджень через спеціалізований інтерфейс API, тоді як комерційні структури можуть отримати лише обмежений доступ до приватного попереднього перегляду системи. В умовах глобальної конкуренції Google продовжує боротьбу з лабораторіями Anthropic та OpenAI, які також активно розробляють власні інструменти для повної автоматизації проектування ліків та вирішення фундаментальних наукових завдань.
