Google DeepMind lance AlphaGenome 2 pour prédire l'effet des variations de l'ADN sur des types de cellules précis
Entraîné sur plus de 100 millions de profils de cellules uniques issus de 68 tissus, le modèle repère près de deux fois plus de variants modifiant l'expression génique que son prédécesseur et est ouvert à la recherche non commerciale.
Pourquoi c’est important
Un même variant génétique peut avoir des effets très différents selon le type et l'état de la cellule, ce qui rend la plupart des variants liés aux maladies difficiles à interpréter. AlphaGenome 2 passe de prédictions à l'échelle des tissus à des types et états cellulaires précis, et DeepMind affirme qu'il peut prédire pour de nouveaux types de cellules sans réentraînement et signaler les lacunes des données expérimentales. Il ne remplace pas le premier AlphaGenome, car ses prédictions plus fines coûtent davantage de calcul. À suivre : la validation indépendante, l'adoption par les laboratoires pharmaceutiques et les travaux multi-espèces et de cellules virtuelles annoncés.
Faits clés
- Entraîné sur plus de 100 M de profils unicellulaires
- Couvre 68 tissus
- Près de 2 fois plus de variants modifiant l'expression que son prédécesseur
- Prédit de nouveaux types cellulaires sans réentraînement
- Ouvert à la recherche non commerciale
- Successeur d'AlphaGenome, lancé l'an dernier