Google DeepMind a lansat AlphaGenome, un model de inteligență artificială revoluționar care prezice modul în care secvențele ADN reglează genele și cum afectează mutațiile procesele biologice. Lansat pe 25 iunie 2025, acest sistem inovator poate analiza secvențe ADN de până la un milion de litere și poate prezice mii de proprietăți moleculare cu o acuratețe fără precedent.
AlphaGenome reprezintă un progres semnificativ față de instrumentele anterioare de analiză genomică, prin unificarea analizei contextului pe distanțe lungi cu precizia la nivel de bază. Modelul prezice unde încep și se termină genele în diferite tipuri de celule, modul în care acestea sunt splicate și cantitatea de ARN produsă. De asemenea, poate evalua modul în care mutațiile punctiforme pot influența aceste procese, fiind valoros pentru înțelegerea mecanismelor bolilor.
„Este o piatră de hotar pentru domeniu. Pentru prima dată, avem un model unic care unifică analiza contextului pe distanțe lungi, precizia la nivel de bază și performanța de ultimă generație pe o gamă largă de sarcini genomice”, a declarat un cercetător DeepMind. Sistemul a depășit modelele specializate în 22 din 24 de teste de referință pentru predicția genomică.
AlphaGenome se alătură altor inovații remarcabile în domeniul AI anunțate în această lună. Cercetătorii chinezi au dezvoltat drone de dimensiunea unui țânțar, cu o lungime de doar 2 centimetri, pentru misiuni de recunoaștere. Între timp, roboții industriali echipați cu modele lingvistice mari întrupate pot acum să finalizeze sarcini complexe în medii imprevizibile prin învățare autonomă.
În domeniul sănătății, AI continuă să salveze vieți dincolo de genomică. O echipă de cercetare din China a creat un model de deep learning care prezice hemoragia postpartum cu o acuratețe de 90% prin analiza scanărilor RMN ale placentei. Această inovație ar putea reduce semnificativ mortalitatea maternă, întrucât hemoragia reprezintă una din patru decese materne la nivel global.
Google DeepMind pune AlphaGenome la dispoziție prin API pentru cercetare non-comercială, cu planuri de a lansa modelul complet în viitor. Tehnologia ar putea accelera cercetarea bolilor, ghida proiectarea ADN-ului sintetic și aprofunda înțelegerea elementelor funcționale ale genomului.