Google DeepMind hat AlphaGenome vorgestellt, ein revolutionäres KI-System, das die geheimnisvollen nicht-kodierenden Bereiche der menschlichen DNA entschlüsselt, die die Genregulation und Krankheitsentwicklung beeinflussen.
Im Gegensatz zu bisherigen genomischen KI-Modellen, die sich hauptsächlich auf die 2 % der DNA konzentrierten, die für Proteine codieren, nimmt sich AlphaGenome den verbleibenden 98 % an – oft als genomische „dunkle Materie“ bezeichnet –, in denen viele krankheitsassoziierte Varianten zu finden sind. Das Modell kann Sequenzen von bis zu einer Million Basenpaaren verarbeiten und dabei die Auflösung einzelner Nukleotide beibehalten – eine technische Meisterleistung, die es ermöglicht, sowohl lokale Muster als auch weitreichende regulatorische Zusammenhänge zu erfassen.
„Das ist ein Meilenstein für das Fachgebiet“, sagt Dr. Caleb Lareau vom Memorial Sloan Kettering Cancer Center. „Zum ersten Mal haben wir ein einziges Modell, das weitreichenden Kontext, Präzision auf Basenebene und modernste Leistung über das gesamte Spektrum genomischer Aufgaben hinweg vereint.“
Die hybride Architektur von AlphaGenome kombiniert Convolutional Neural Networks zur Erkennung kurzer DNA-Muster mit Transformer-Modulen, die weitreichende Wechselwirkungen erfassen. Dieser Ansatz ermöglicht es, Tausende molekularer Eigenschaften vorherzusagen – darunter Genexpressionsniveaus, RNA-Spleißmuster, Chromatin-Zugänglichkeit und wie Mutationen diese Prozesse stören könnten. In Benchmark-Tests übertraf AlphaGenome spezialisierte Modelle in 22 von 24 Aufgaben zur Sequenzvorhersage und in 24 von 26 Bewertungen zur Vorhersage von Varianteneffekten.
Das Modell hat bereits praktischen Nutzen in der Krebsforschung bewiesen. Bei der Analyse von Mutationen, die mit T-Zell-akuter lymphoblastischer Leukämie assoziiert sind, sagte AlphaGenome korrekt voraus, wie bestimmte nicht-kodierende Mutationen ein krebsauslösendes Gen aktivieren, indem sie neue Protein-Bindungsstellen schaffen – und bestätigte damit experimentelle Befunde.
Google stellt AlphaGenome über eine API für nicht-kommerzielle Forschung zur Verfügung und plant eine vollständige Veröffentlichung in der Zukunft. Obwohl das System nicht für klinische Anwendungen konzipiert oder validiert ist, glauben Forscher, dass es das Verständnis von Krankheiten beschleunigen könnte, indem es hilft, ursächliche genetische Varianten zu identifizieren und die synthetische Biologie voranbringt.
„Dieses System bringt uns näher an eine gute erste Vermutung darüber, was jede Variante bewirken wird, wenn wir sie beim Menschen beobachten“, erklärt Lareau. DeepMinds Forschungsleiter Pushmeet Kohli bezeichnet AlphaGenome als „einen großen ersten Schritt“ auf dem Weg zum ultimativen Ziel, zelluläre Prozesse vollständig durch KI zu simulieren.