История
12 нояб. 2026 г.
AlphaGenome 2 обещает более точные ответы о болезнях — ценой более высоких вычислительных затрат
DeepMind представляет AlphaGenome 2 как крупный шаг к отслеживанию связанных с заболеваниями изменений ДНК до конкретных клеток, в которых они имеют значение. Внешние публикации согласны, что дополнительная биологическая детализация может быть ценной для исследований методов лечения, однако подчёркивают, что выигрыш в точности сопряжён с практической ценой в виде вычислительных мощностей.
Первая модель AlphaGenome от DeepMind, выпущенная в прошлом году, изучала, как варианты ДНК влияют на молекулярную активность в широких тканевых категориях. Её преемница, представленная в среду, сужает фокус: AlphaGenome 2 создана для предсказания того, что одно и то же генетическое изменение может сделать в конкретном типе клеток или клеточном состоянии, вместо усреднения его эффектов по ткани.1
Это различие важно, поскольку клетки сердца, иммунной системы и других органов несут одну и ту же ДНК, но используют её по-разному. Представляя модель, генеральный директор DeepMind Демис Хассабис заявил, что она предсказывает эффекты вариантов в «разных конкретных типах клеток» — возможность, которую он назвал критически важной для понимания сложных заболеваний.
2
Компания сообщает, что система была обучена на более чем 100 миллионах профилей отдельных клеток, охватывающих 68 тканей. По её данным, AlphaGenome 2 выявляет почти вдвое больше вариантов, изменяющих экспрессию генов в клетках, чем её прежняя ведущая модель, и может делать прогнозы для недавно описанных клеточных состояний без переобучения.1
Независимые оценки более сдержанны, но в целом совпадают с этим взглядом. The Verge сообщило, что модель могла бы связывать варианты, обнаруженные в популяционных генетических исследованиях, с их эффектами на клеточном уровне — потенциально раскрывая механизмы заболеваний, которые более общие модели упускают. Руководитель направления геномики DeepMind Жига Авсек заявил, что такая детализация важна, поскольку разработка лекарств нацелена на «конкретные белки и конкретные типы клеток».3
Компромисс проявился столь же ясно. Авсек отметил, что более детализированные результаты AlphaGenome 2 «дороже» в получении, из-за чего модель непрактична для полногеномного Атласа, который DeepMind ранее создала для каждого возможного однонуклеотидного изменения в человеческой ДНК.3
Пока Google открыла доступ к модели через AlphaGenome API для некоммерческих исследований, тогда как коммерческий доступ остаётся в закрытом предварительном режиме.
4 Модель обещает более точную карту пути от мутации к заболеванию; ограничение же состоит в том, смогут ли исследователи позволить себе использовать эту карту в крупном масштабе.