Notícia
12 de nov de 2026
AlphaGenome 2 promete respostas mais precisas sobre doenças — a um custo computacional maior
A DeepMind apresenta o AlphaGenome 2 como um grande passo rumo ao rastreamento de alterações no DNA ligadas a doenças até as células exatas em que elas importam. A cobertura externa concorda que o detalhe biológico adicional pode ser valioso para a pesquisa de tratamentos, ao mesmo tempo que ressalta que o ganho de precisão vem com um custo prático em poder computacional.
O primeiro modelo AlphaGenome da DeepMind, lançado no ano passado, examinava como variantes de DNA afetavam a atividade molecular em tecidos amplos. Seu sucessor, anunciado na quarta-feira, estreita o foco: o AlphaGenome 2 foi criado para prever o que a mesma alteração genética pode fazer em um tipo ou estado celular específico, em vez de calcular a média de seus efeitos em um tecido.1
Essa distinção é importante porque células cardíacas, imunes e de outros tipos carregam o mesmo DNA, mas o utilizam de forma diferente. Ao anunciar o modelo, o diretor-executivo da DeepMind, Demis Hassabis, disse que ele prevê os efeitos de variantes em “diferentes tipos específicos de células”, uma capacidade que ele descreveu como crucial para compreender doenças complexas.
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A empresa afirma que o sistema foi treinado com mais de 100 milhões de perfis de células individuais abrangendo 68 tecidos. Ela relata que o AlphaGenome 2 identifica quase o dobro de variantes que alteram a expressão gênica em células em comparação com seu modelo líder anterior, e pode fazer previsões para estados celulares recém-caracterizados sem novo treinamento.1
A avaliação independente é mais comedida, mas amplamente alinhada. O The Verge informou que o modelo poderia conectar variantes encontradas em estudos genéticos em escala populacional aos seus efeitos no nível celular — potencialmente revelando mecanismos de doenças que modelos mais amplos deixam passar. Žiga Avsec, líder de genômica da DeepMind, disse que essa resolução é importante porque o desenvolvimento de medicamentos tem como alvo “proteínas específicas e tipos específicos de células”.3
A contrapartida ficou igualmente clara. Avsec disse que os resultados mais detalhados do AlphaGenome 2 são “mais caros” de gerar, tornando-o impraticável para o Atlas em todo o genoma que a DeepMind produziu anteriormente para cada possível alteração de uma única letra no DNA humano.3
Por enquanto, o Google disponibilizou o modelo por meio da API AlphaGenome para pesquisa não comercial, enquanto o acesso comercial permanece em prévia privada.
4 A promessa é um mapa mais exato da mutação à doença; a limitação é se os pesquisadores conseguem arcar com o uso desse mapa em escala.