Google DeepMind heeft AlphaGenome gelanceerd, een revolutionair AI-systeem dat de mysterieuze niet-coderende regio's van menselijk DNA ontrafelt die genregulatie en ziekteontwikkeling beïnvloeden.
In tegenstelling tot eerdere genomische AI-modellen, die zich vooral richtten op de 2% van het DNA die codeert voor eiwitten, pakt AlphaGenome de resterende 98% aan – vaak aangeduid als genomische 'donkere materie' – waar veel ziekte-gerelateerde varianten zich bevinden. Het model kan sequenties tot één miljoen basenparen verwerken, terwijl het resolutie op enkel-niveau behoudt. Dit is een technische prestatie die het mogelijk maakt zowel lokale patronen als verre regulerende relaties vast te leggen.
"Dit is een mijlpaal voor het vakgebied," zegt Dr. Caleb Lareau van het Memorial Sloan Kettering Cancer Center. "Voor het eerst hebben we een enkel model dat langetermijncontext, precisie op baseniveau en state-of-the-art prestaties verenigt over het volledige spectrum van genomische taken."
AlphaGenome's hybride architectuur combineert convolutionele neurale netwerken om korte DNA-patronen te detecteren met transformermodules om langetermijninteracties vast te leggen. Deze aanpak stelt het model in staat om duizenden moleculaire eigenschappen te voorspellen, waaronder genexpressieniveaus, RNA-splicingpatronen, chromatine-toegankelijkheid en hoe mutaties deze processen kunnen verstoren. In benchmarktests presteerde AlphaGenome beter dan gespecialiseerde modellen in 22 van de 24 sequentievoorspellingstaken en 24 van de 26 evaluaties van variant-effectvoorspellingen.
Het model heeft al praktische waarde aangetoond in kankeronderzoek. Bij het analyseren van mutaties die geassocieerd zijn met T-cel acute lymfoblastische leukemie, voorspelde AlphaGenome correct hoe specifieke niet-coderende mutaties een kankerbevorderend gen activeren door nieuwe eiwitbindingsplaatsen te creëren – wat overeenkomt met experimentele bevindingen.
Google stelt AlphaGenome beschikbaar via een API voor niet-commercieel onderzoek, met plannen voor een volledige release in de toekomst. Hoewel het model niet is ontworpen of gevalideerd voor klinische toepassingen, denken onderzoekers dat het het begrip van ziekten kan versnellen door te helpen bij het identificeren van oorzakelijke genetische varianten en het sturen van synthetische biologie.
"Dit systeem brengt ons dichter bij een goede eerste inschatting van wat een variant zal doen wanneer we die bij een mens waarnemen," legt Lareau uit. DeepMind's VP of Research Pushmeet Kohli noemt AlphaGenome "een grote eerste stap" richting het uiteindelijke doel om cellulaire processen volledig via AI te simuleren.