От тканей к клеткам: архитектурный прорыв
DeepMind анонсировала AlphaGenome 2, новую версию своей модели для расшифровки того, как клетки считывают ДНК. В отличие от первой версии, которая давала усредненные прогнозы по крупным тканям, AlphaGenome 2 работает как условная модель (conditional model). Она принимает на вход конкретную биологическую условие (тип клетки, состояние) и последовательность ДНК, что позволяет улавливать тонкие различия между близкородственными типами клеток.
Модель обучена на 107 миллионах индивидуальных профилей клеток из 68 тканей человека и мыши. Это превращает статические атласы клеток в предиктивный движок для человеческой генетики, позволяя предсказывать эффекты мутаций в релевантных для заболеваний клетках, которые ранее упускались.
Результаты: точность и охват
AlphaGenome 2 демонстрирует значительное улучшение по сравнению с предыдущими решениями. Модель способна идентифицировать почти в два раза больше вариантов, изменяющих экспрессию генов. Ключевые метрики на датасете TenK10K (карта из 28 первичных иммунных клеток) выглядят следующим образом:
| Метрика | AlphaGenome 2 | AlphaGenome 1 (fine-tuned) |
|---|---|---|
| Выявление каузальных вариантов | 30% | 16% |
| Предсказание направления эффекта гена | 43% | 23% |
Кроме того, модель поддерживает кросс-модальную импутацию: если исследователь предоставляет данные только по экспрессии генов, AlphaGenome 2 может предсказать недоступные свойства, такие как доступность хроматина или метилирование ДНК, без необходимости проведения дополнительных экспериментов.
Практическое применение: пример с ВЗК
Сила модели была проверена на реальном биологическом кейсе. Исследователи использовали AlphaGenome 2 для анализа воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК). Модель точно воспроизвела известный механизм: вариация в дальнем регуляторном элементе активирует ген ETS2 исключительно в макрофагах кишечника, не затрагивая другие типы клеток. Это подтверждает способность AI находить «скрытые» каузальные варианты, ответственные за сложные заболевания.
Доступность для науки
AlphaGenome 2 доступна для некоммерческих исследований через AlphaGenome API. Для коммерческих исследований предусмотрен режим частного предварительного просмотра. Модель позволяет ученым не только использовать готовые каталоги типов клеток, но и генерировать предсказания «на лету» на основе собственных данных одноклеточных экспериментов без переобучения.
Источник: Deepmind ↗