Google DeepMind го претстави AlphaGenome 2, нова верзија на моделот што предвидува како промените во ДНК влијаат врз активноста на гените. Најголемата разлика е што новиот модел не гледа само просек на цело ткиво, туку предвидувањата ги дава за конкретни типови клетки, како клетките од срцевиот мускул или имунолошките клетки.
Првиот AlphaGenome беше претставен во јуни минатата година, а во септември DeepMind ја објави и AlphaGenome Atlas, база со предвидувања за сите 9 милијарди можни промени на една буква во човековиот геном.
Сите клетки во телото ја носат истата ДНК, но секој тип клетка вклучува и исклучува различни гени. Поради ова некои генетски варијанти делуваат само во одредени клетки, а модел што гледа просек на цело ткиво лесно може да ги пропушти. AlphaGenome 2 затоа како влез добива низа од милион букви ДНК заедно со ткивото, типот клетка или состојбата што ја избрал истражувачот.
Моделот е трениран на податоци од луѓе и глувци, меѓу кои повеќе од 100 милиони профили на поединечни клетки. Според DeepMind, научниците можат да внесат податоци од само неколку десетици клетки од сопствен експеримент, а моделот дава предвидувања и за состојби што не ги видел, без дополнително тренирање. Како пример, компанијата наведува варијанта поврзана со тежок COVID-19, која според моделот ја нарушува активноста на гените посилно кога Т-клетките се активирани по вакцинација.
DeepMind тврди дека новиот модел пронаоѓа речиси двојно повеќе варијанти што ја менуваат активноста на гените. Таа бројка доаѓа од нивниот тест на базата TenK10K со 28 типа имунолошки клетки, каде AlphaGenome 2 препознал 30% од причинските варијанти наспроти 16% кај првата верзија, при услов 90% од означените варијанти да се точни. Кај податоците за цели ткива подобрувањето е помало, од 17% на 26%.
Во научниот труд авторите признаваат дека моделот при висока точност сè уште пронаоѓа само мал дел од причинските варијанти. Тој може да го потцени ефектот на варијантите во многу далечни регулаторни делови од ДНК, а тешко ги разликува и блиските типови клетки, како различните групи неврони.
AlphaGenome 2 е достапен за некомерцијални истражувања преку AlphaGenome API, а компаниите засега можат да го користат само во приватна пробна верзија. DeepMind најавува и „skills“ за својата платформа Antigravity, без конкретен датум.
Ова е поинаков пристап од GPT-Rosalind на OpenAI, кој е јазичен модел за истражувачите, додека AlphaGenome директно работи со низата ДНК. Сепак, ова е алатка за лаборатории, а не за лекари, а вистинската вредност ќе се види кога предвидувањата ќе се потврдат со експерименти.
