Google DeepMind تطلق AlphaGenome 2 للتنبؤ بتأثير تغيّرات الحمض النووي على أنواع محددة من الخلايا
دُرّب النموذج على أكثر من 100 مليون ملف لخلايا مفردة من 68 نسيجاً، ويرصد ما يقارب ضعف عدد المتغيرات المؤثرة في التعبير الجيني مقارنة بسلفه، وهو متاح للبحث غير التجاري.
لماذا يهم
قد يكون للمتغير الجيني نفسه تأثيرات مختلفة جداً بحسب نوع الخلية وحالتها، ولهذا يصعب تفسير معظم المتغيرات المرتبطة بالأمراض. ينتقل AlphaGenome 2 من التنبؤ على مستوى الأنسجة إلى أنواع الخلايا وحالاتها الفردية، وتقول DeepMind إنه يستطيع التنبؤ لأنواع خلايا جديدة دون إعادة تدريب وتحديد الثغرات في البيانات التجريبية. ولا يحل محل AlphaGenome الأول لأن تنبؤاته الأدق تتطلب حوسبة أكبر. يُترقب التحقق المستقل منه، واعتماده لدى شركات الأدوية، وأعمال DeepMind المقبلة على بيانات أنواع متعددة والخلايا الافتراضية.
حقائق رئيسية
- دُرّب على أكثر من 100 مليون ملف خلية مفردة
- يغطي 68 نسيجاً
- يرصد قرابة ضعف المتغيرات المؤثرة في التعبير مقارنة بسلفه
- يتنبأ بأنواع خلايا جديدة دون إعادة تدريب
- متاح للبحث غير التجاري
- خلف AlphaGenome الصادر العام الماضي