Google DeepMind、DNAの変化が特定の細胞種に与える影響を予測するAlphaGenome 2を発表

68組織にわたる1億件超の単一細胞プロファイルで学習し、遺伝子発現を変える変異を前モデルのほぼ2倍見つける。非商用研究向けに提供される。
なぜ重要か
同じ遺伝子変異でも細胞の種類や状態によって影響が大きく異なるため、病気に関わる変異の多くは解釈が難しい。AlphaGenome 2は組織レベルの予測から個々の細胞種や状態へと踏み込み、DeepMindによると再学習なしで新しい細胞種を予測でき、実験データの空白も示せる。予測が細かい分だけ計算コストが高く、初代AlphaGenomeを置き換えるものではない。今後は独立した検証、製薬企業での活用、DeepMindが次に挙げる複数種のデータや仮想細胞の研究が焦点になる。
要点
- 1億件超の単一細胞プロファイルで学習
- 68組織を対象
- 発現を変える変異を前モデルのほぼ2倍検出
- 再学習なしで新しい細胞種を予測
- 非商用研究向けに提供
- 昨年公開のAlphaGenomeの後継