当科学家在2003年首次完成人类基因组测序时，他们揭示了构成一个人的所有DNA指令。但我们仍然不知道那30亿个遗传字母的实际功能。
现在，谷歌旗下的DeepMind部门表示，他们在尝试理解基因代码方面取得了重大进展，推出了名为AlphaGenome的AI模型。该模型能够预测DNA微小变化对多种分子过程的影响，比如某个基因的活动会增加还是减少。这正是生物学家在实验室实验中经常评估的问题。
“我们首次创建了一个统一模型，可以解决理解基因组时遇到的许多不同挑战，”DeepMind研究副总裁普什米特·科利说道。
五年前，谷歌AI部门发布了AlphaFold技术，用于预测蛋白质的3D结构。这项工作去年荣获诺贝尔奖，并催生了一家药物发现衍生公司Isomorphic Labs，还引发了一波希望AI能够提出新药的公司热潮。
AlphaGenome旨在通过回答有关改变DNA字母如何影响基因活动以及最终遗传突变如何影响健康的基本问题，进一步简化生物学家的工作。
纪念斯隆-凯特琳癌症中心的计算生物学家卡莱布·拉劳表示：“我们拥有构成人类基因组的30亿个字母，但每个人都有所不同，我们并不完全了解这些差异的作用。”他已提前获得了AlphaGenome的使用权。“这是迄今为止模拟这些差异最强大的工具。”
谷歌表示，AlphaGenome将免费提供给非商业用户，并计划在未来发布该模型的完整细节。据科利称，该公司正在探索“使生物技术公司等商业实体能够使用此模型”的方法。
拉劳说，AlphaGenome将允许某些目前在实验室中进行的实验在计算机上虚拟进行。例如，对捐赠DNA用于研究的人群的研究经常发现数千种基因差异，每种差异都会略微提高或降低患阿尔茨海默病等疾病的风险。
拉劳表示，DeepMind的软件可用于快速预测每个变异在分子水平上的作用，否则需要耗时的实验室实验。“你会得到这份基因变异列表，但我想知道其中哪些实际上在起作用，以及我在哪里可以干预，”他说。“这个系统让我们更接近于在观察人体中的任何变异时，得出一个良好的初步猜测。”
然而，不要期望AlphaGenome能预测有关个人的很多信息。它提供了基因活动细微分子细节的线索，而不是像23andMe那样的个人特征或祖先揭示。
谷歌在一份声明中表示：“我们没有设计或验证AlphaGenome用于个人基因组预测，这对AI模型来说是一个已知的挑战。”
支撑这一AI系统的是一种称为Transformer架构的技术，该技术由谷歌发明，也支持像GPT-4这样的大型语言模型。该模型经过公共科学项目产生的大量实验数据训练。
拉劳表示，该系统不会大幅改变他的实验室日常工作方式，但可能允许开展新型研究。例如，有时医生会遇到患有超罕见癌症的患者，这些患者的基因充满了陌生的突变。AlphaGenome可以指出哪些突变真正导致了根本问题，从而可能指向一种治疗方法。
“癌症的一个标志是特定的DNA突变使得错误的基因在错误的环境中表达，”慕尼黑工业大学计算医学教授朱利安·甘纳尔说道。“这种工具对于缩小哪些突变会破坏正常基因表达的范围至关重要。”
同样的方法也可以应用于患有罕见遗传疾病的患者，其中许多人即使他们的DNA已被解码，也不知道其病情的来源。“我们可以获得他们的基因组，但对于哪些基因改变导致疾病却毫无头绪，”甘纳尔说。他认为AlphaGenome可以为医学科学家提供诊断此类病例的新方法。
最终，一些研究人员希望利用AI从头设计整个基因组并创造新的生命形式。另一些人则认为这些模型将被用来为药物研究创建一个完全虚拟的实验室。“我的梦想是模拟一个虚拟细胞，”谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯今年表示。
科利称AlphaGenome是迈向这类系统的“里程碑”。“AlphaGenome可能无法完全模拟整个细胞……但它开始揭示DNA更广泛的语义，”他说。
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