谷歌 DeepMind 今日推出革命性 AI 模型 AlphaGenome，這款被稱為 "觀察人類 DNA 的 AI 顯微鏡" 的技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)以百萬(wàn)堿基對(duì)長(zhǎng)序列為輸入，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)數(shù)千種基因調(diào)控分子特性。在超過 20 項(xiàng)基因組預(yù)測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中，AlphaGenome 刷新了行業(yè)最高性能，為解讀非編碼區(qū) DNA 的復(fù)雜調(diào)控機(jī)制提供了全新工具。

谷歌 AlphaGenome 問世：AI 顯微鏡解析百萬(wàn)堿基對(duì)，革新基因調(diào)控預(yù)測(cè).png

百萬(wàn)堿基對(duì)長(zhǎng)序列解析：從 DNA 到功能的跨尺度預(yù)測(cè)

AlphaGenome 的核心突破在于打破了傳統(tǒng)模型在序列長(zhǎng)度與預(yù)測(cè)分辨率間的權(quán)衡。該模型可直接處理長(zhǎng)達(dá) 100 萬(wàn)個(gè)堿基對(duì)的 DNA 序列，并以單個(gè)堿基的精度預(yù)測(cè)基因調(diào)控的關(guān)鍵特征，包括：

  • 基因轉(zhuǎn)錄起始與終止位置

  • RNA 剪接位點(diǎn)及表達(dá)水平

  • DNA 可及性、空間互作與蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)

訓(xùn)練數(shù)據(jù)整合了 ENCODE、GTEx 等國(guó)際大型聯(lián)盟的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，覆蓋數(shù)百種人類與小鼠細(xì)胞類型。模型架構(gòu)采用 "卷積層 + 轉(zhuǎn)換器" 的混合設(shè)計(jì)，通過分布式 TPU 訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算，單次訓(xùn)練僅需 4 小時(shí)，計(jì)算成本較前代模型降低 50%。
紀(jì)念斯隆?凱特琳癌癥中心博士 Caleb Lareau 評(píng)價(jià)："這是領(lǐng)域里程碑 —— 首次有單一模型能同時(shí)兼顧長(zhǎng)距離上下文、基礎(chǔ)精度與多任務(wù)性能。"

四大技術(shù)創(chuàng)新：重新定義基因組 AI 預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

1. 長(zhǎng)序列高分辨率聯(lián)合建模
AlphaGenome 突破傳統(tǒng)模型限制，實(shí)現(xiàn) 100 萬(wàn)堿基對(duì)序列的單堿基分辨率預(yù)測(cè)。這種能力使其能夠捕捉遠(yuǎn)距離調(diào)控元件（如增強(qiáng)子）對(duì)基因表達(dá)的影響，而此前模型需在序列長(zhǎng)度或分辨率間做出妥協(xié)。
2. 多模態(tài)預(yù)測(cè)一體化
模型可同時(shí)預(yù)測(cè) 20 余種分子特性，涵蓋轉(zhuǎn)錄、剪接、表觀修飾等多個(gè)維度。例如，在分析癌癥相關(guān)突變時(shí)，可同步評(píng)估其對(duì)基因表達(dá)、RNA 剪接及蛋白質(zhì)結(jié)合的影響，為疾病機(jī)制研究提供全景視角。
3. 秒級(jí)變異效應(yīng)評(píng)估
通過對(duì)比突變與野生型序列的預(yù)測(cè)結(jié)果，AlphaGenome 可在 1 秒內(nèi)完成變異對(duì)全模態(tài)特性的影響評(píng)估。這種高效評(píng)分機(jī)制尤其適用于罕見遺傳病研究，如脊髓性肌萎縮癥的剪接變異分析。
4. 剪接連接直接建模
針對(duì) RNA 剪接這一關(guān)鍵生物學(xué)過程，AlphaGenome 首次實(shí)現(xiàn)從 DNA 序列直接預(yù)測(cè)剪接位點(diǎn)與連接效率。在囊性纖維化等剪接相關(guān)疾病研究中，該能力可精準(zhǔn)定位變異對(duì)剪接模式的影響。

性能驗(yàn)證：24 項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中 22 項(xiàng)超越現(xiàn)有最佳模型

在權(quán)威基因組預(yù)測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中，AlphaGenome 展現(xiàn)出碾壓級(jí)表現(xiàn)：

  • 序列特性預(yù)測(cè)：在 24 項(xiàng)評(píng)估中，22 項(xiàng)優(yōu)于現(xiàn)有最佳模型，包括 DNA 甲基化、組蛋白修飾等關(guān)鍵指標(biāo)

  • 變異效應(yīng)分析：26 項(xiàng)評(píng)估中 24 項(xiàng)領(lǐng)先，尤其在非編碼區(qū)變異功能注釋方面優(yōu)勢(shì)顯著

  • 跨模態(tài)聯(lián)合預(yù)測(cè)：唯一能同時(shí)預(yù)測(cè)所有評(píng)估模態(tài)的模型，通用性遠(yuǎn)超專項(xiàng)任務(wù)模型

倫敦大學(xué)學(xué)院馬克?曼蘇爾教授指出："在大規(guī)模非編碼變異相關(guān)性分析中，AlphaGenome 將成為關(guān)鍵工具，助力癌癥等疾病的機(jī)制解析。"

應(yīng)用場(chǎng)景：從疾病研究到合成生物學(xué)的全鏈條賦能

1. 疾病精準(zhǔn)溯源
在 T 細(xì)胞急性淋巴細(xì)胞白血病研究中，AlphaGenome 成功預(yù)測(cè)癌癥相關(guān)突變通過激活 MYB 結(jié)合基序上調(diào) TAL1 基因表達(dá)，與已知疾病機(jī)制高度吻合。該能力可幫助定位罕見遺傳病的致病變異，如脊髓性肌萎縮癥的剪接調(diào)控異常。
2. 合成基因線路設(shè)計(jì)
通過預(yù)測(cè) DNA 序列的組織特異性調(diào)控活性，AlphaGenome 可指導(dǎo)合成啟動(dòng)子的設(shè)計(jì)。例如，設(shè)計(jì)僅在神經(jīng)細(xì)胞中激活的基因表達(dá)元件，為基因治療提供精準(zhǔn)調(diào)控工具。
3. 基因組功能圖譜繪制
在基礎(chǔ)研究中，模型可系統(tǒng)性識(shí)別細(xì)胞類型特異性調(diào)控元件，加速人類基因組功能注釋。谷歌團(tuán)隊(duì)已利用該模型繪制了造血干細(xì)胞分化過程中的關(guān)鍵調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。

未來(lái)展望：AI 基因組學(xué)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

當(dāng)前 AlphaGenome 已通過 API 向非商業(yè)研究開放預(yù)覽版，計(jì)劃未來(lái)全面開源。盡管模型在長(zhǎng)距離調(diào)控預(yù)測(cè)（如超 10 萬(wàn)堿基對(duì)的元件互作）中仍存在局限，但 DeepMind 表示將通過擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋更多物種與模態(tài)，進(jìn)一步提升模型能力。
值得注意的是，AlphaGenome 尚未針對(duì)個(gè)人基因組預(yù)測(cè)場(chǎng)景優(yōu)化，其分子水平預(yù)測(cè)需結(jié)合臨床數(shù)據(jù)才能全面解讀疾病關(guān)聯(lián)。隨著技術(shù)迭代，AI 驅(qū)動(dòng)的基因組解析有望從實(shí)驗(yàn)室走向臨床，為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)開辟新路徑。


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