أطلقت Google DeepMind نموذج الذكاء الاصطناعي الثوري AlphaGenome، الذي يتنبأ بكيفية تنظيم تسلسلات 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 يوحّد بين تحليل السياق بعيد المدى والدقة على مستوى القاعدة الواحدة. يستطيع النموذج التنبؤ بمواقع بداية ونهاية الجينات في أنواع الخلايا المختلفة، وكيفية تقطيعها، وكمية الحمض النووي الريبي الناتجة. كما يمكنه تقييم تأثير الطفرات ذات الحرف الواحد على هذه العمليات، مما يجعله أداة قيمة لفهم آليات الأمراض.
وقال أحد الباحثين في DeepMind: "إنه إنجاز مهم في هذا المجال. لأول مرة، لدينا نموذج واحد يوحد بين السياق بعيد المدى والدقة على مستوى القاعدة، مع أداء رائد في مجموعة واسعة من مهام الجينوم." وقد تفوق النظام على النماذج المتخصصة في 22 من أصل 24 معياراً للتنبؤ الجينومي.
ينضم AlphaGenome إلى ابتكارات الذكاء الاصطناعي اللافتة التي أُعلنت هذا الشهر. فقد طور باحثون صينيون طائرات درون بحجم البعوض لا يتجاوز طولها 2 سنتيمتر لأغراض الاستطلاع. وفي الوقت نفسه، أصبحت روبوتات المصانع المجهزة بنماذج لغوية ضخمة متجسدة قادرة الآن 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% عبر تحليل صور الرنين المغناطيسي للمشيمة. وقد يُسهم هذا التقدم في تقليل وفيات الأمهات بشكل كبير، إذ يمثل النزيف ربع حالات الوفاة بين الأمهات حول العالم.
تتيح Google DeepMind الوصول إلى AlphaGenome عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) للأبحاث غير التجارية، مع خطط لإصدار النموذج الكامل مستقبلاً. وقد تسرّع هذه التقنية أبحاث الأمراض، وتوجه تصميم الحمض النووي الصناعي، وتعزز فهمنا للعناصر الوظيفية في الجينوم.