Google DeepMind представила AlphaGenome 2 для анализа генетических вариантов на уровне отдельных типов клеток

Google DeepMind представила AlphaGenome 2 — модель, предсказывающую влияние изменений ДНК на конкретные типы и состояния клеток. Система обучена более чем на 107 млн клеточных профилей и доступна некоммерческим исследователям через API.

Google DeepMind представила AlphaGenome 2 — новую версию модели для прогнозирования того, как последовательности ДНК и генетические варианты влияют на работу конкретных типов и состояний клеток. В отличие от первой AlphaGenome, обрабатывавшей данные на уровне тканей, новая система получает целевое клеточное состояние как дополнительное условие.

Модель обучили на данных человека и мыши, включающих более 107 млн профилей отдельных клеток из 68 тканей. Она прогнозирует экспрессию генов, доступность хроматина, модификации гистонов и метилирование ДНК, а также может восстанавливать отсутствующие типы экспериментальных данных.

На наборе TenK10K с данными по 28 типам иммунных клеток AlphaGenome 2 выявила 30% причинных вариантов против 16% у дообученной AlphaGenome первого поколения. Направление изменения активности генов модель определила в 43% случаев против 23% у предшественницы.

AlphaGenome 2 уже доступна через API для некоммерческих исследований; коммерческий доступ пока предоставляется в закрытом предварительном режиме. Google DeepMind подчёркивает, что модель предназначена только для исследований и не одобрена для клинической диагностики.