أطلقت Google DeepMind نظام AlphaGenome، وهو نموذج ذكاء اصطناعي ثوري يتنبأ بكيفية تنظيم تسلسل الحمض النووي للجينات وكيف تؤثر الطفرات على العمليات الحيوية. تم إصدار هذا النظام المبتكر في 25 يونيو 2025، ويستطيع تحليل تسلسلات الحمض النووي التي يصل طولها إلى مليون حرف والتنبؤ بآلاف الخصائص الجزيئية بدقة غير مسبوقة.
يمثل AlphaGenome تطوراً كبيراً مقارنة بأدوات تحليل الجينوم السابقة، حيث يجمع بين تحليل السياق بعيد المدى والدقة على مستوى القاعدة الواحدة. يمكن للنظام التنبؤ بمواقع بداية ونهاية الجينات في أنواع الخلايا المختلفة، وكيفية تقطيعها، وكمية الحمض النووي الريبي المنتجة. كما يمكنه تقييم تأثير الطفرات الأحادية على هذه العمليات، مما يجعله أداة مهمة لفهم آليات الأمراض.
وقال أحد الباحثين في DeepMind: "إنه إنجاز مهم في هذا المجال. لأول مرة لدينا نموذج واحد يوحّد بين تحليل السياق بعيد المدى والدقة على مستوى القاعدة والأداء الرائد في مجموعة واسعة من مهام الجينوم." وقد تفوق النظام على النماذج المتخصصة في 22 من أصل 24 معياراً لتوقعات الجينوم.
ينضم AlphaGenome إلى ابتكارات الذكاء الاصطناعي اللافتة التي تم الإعلان عنها هذا الشهر. فقد طور باحثون صينيون طائرات استطلاع صغيرة بحجم البعوض لا يتجاوز طولها 2 سنتيمتر للمهام الاستطلاعية. وفي الوقت نفسه، أصبحت روبوتات المصانع المزودة بنماذج لغوية ضخمة مدمجة قادرة على إتمام مهام معقدة في بيئات غير متوقعة من خلال التعلم الذاتي.
وفي مجال الرعاية الصحية، يواصل الذكاء الاصطناعي إنقاذ الأرواح خارج نطاق الجينوميات. فقد ابتكر فريق بحثي صيني نموذج تعلم عميق يتنبأ بنزيف ما بعد الولادة بدقة تصل إلى 90% من خلال تحليل صور الرنين المغناطيسي للمشيمة. وقد يساهم هذا التقدم في تقليل وفيات الأمهات بشكل كبير، حيث يمثل النزيف ربع حالات الوفاة بين الأمهات حول العالم.
تتيح Google DeepMind الوصول إلى AlphaGenome عبر واجهة برمجة التطبيقات للأبحاث غير التجارية، مع خطط لإطلاق النموذج الكامل مستقبلاً. ويمكن أن تسرّع هذه التقنية أبحاث الأمراض، وتوجه تصميم الحمض النووي الصناعي، وتعزز فهمنا للعناصر الوظيفية في الجينوم.