Google DeepMind lanza AlphaGenome 2 para predecir cómo los cambios en el ADN afectan a tipos de células concretos
Entrenado con más de 100 millones de perfiles de células individuales de 68 tejidos, el modelo identifica casi el doble de variantes que alteran la expresión génica que su predecesor y está disponible para investigación no comercial.
Por qué importa
Una misma variante genética puede tener efectos muy distintos según el tipo y el estado de la célula, por lo que la mayoría de las variantes ligadas a enfermedades son difíciles de interpretar. AlphaGenome 2 pasa de predicciones a nivel de tejido a tipos y estados celulares concretos, y DeepMind dice que puede predecir para tipos de células nuevos sin reentrenarse y señalar lagunas en los datos experimentales. No sustituye al primer AlphaGenome, porque sus predicciones más finas requieren más cómputo. Habrá que seguir la validación independiente, su adopción por farmacéuticas y el trabajo multiespecie y de células virtuales que DeepMind anuncia.
Datos clave
- Entrenado con más de 100 M de perfiles unicelulares
- Abarca 68 tejidos
- Casi el doble de variantes que alteran la expresión que su predecesor
- Predice tipos celulares nuevos sin reentrenar
- Disponible para investigación no comercial
- Sucesor de AlphaGenome, lanzado el año pasado