AlphaGenome：AI革新基因组理解的突破性模型

AlphaGenome：利用人工智能深度解析基因组

基因组是细胞的指令手册，包含指导生物体外观、功能、生长和繁殖的完整DNA集合。DNA序列中的微小变异可能改变生物体对环境响应或疾病易感性，但解读基因组指令的分子机制仍是生物学重大难题。

技术原理

AlphaGenome模型接收长达100万碱基对的DNA序列输入，预测表征其调控活性的数千种分子特性。通过对比突变与未突变序列的预测结果，可高效评估遗传变异的影响。

预测特性包括：

• 不同细胞类型和组织中基因的起始与终止位置
• RNA剪接位点
• RNA产量
• DNA可及性、空间邻近性和蛋白质结合位点

训练数据来源于ENCODE、GTEx、4D Nucleome和FANTOM5等大型公共数据库，涵盖数百种人类和小鼠细胞类型及组织的基因调控模态。

架构创新

模型采用卷积层检测基因组中的短模式，使用Transformer实现序列全局信息交互，最终通过多层网络将检测到的模式转换为多模态预测。训练过程在多个互联的TPU上分布式完成单序列计算。

该模型基于先前基因组学模型Enformer构建，与专注于蛋白质编码区变异影响的AlphaMissense形成互补。AlphaGenome特别针对占基因组98%的非编码区，为解读这些区域及其变异提供新视角。

核心特性

长序列高分辨率分析

突破序列长度与分辨率之间的传统权衡，在保持训练资源可控的前提下（单模型训练仅需4小时），实现百万级碱基对的单碱基分辨率预测。

多模态联合预测

通过长序列高分辨率处理，可预测最广泛的模态范围，为科学家提供基因调控复杂步骤的全面信息。

高效变异评分

一秒钟内可评估遗传变异对所有分子特性的影响，通过对比突变/未突变序列预测结果，采用不同模态的特异性汇总方法。

创新剪接位点建模

首次直接从序列显式建模RNA剪接接头的位置和表达水平，为研究脊髓性肌萎缩等罕见遗传病提供新工具。

性能表现

在基因组预测基准测试中达到最先进水平：

• 单序列预测：24项评估中22项超越最佳外部模型
• 变异调控效应预测：26项评估中24项匹配或超越最佳模型
  作为唯一能联合预测所有评估模态的模型，展现了卓越的通用性。

应用前景

疾病机理研究

通过准确预测遗传干扰，帮助精确定位疾病潜在原因，特别适用于研究孟德尔遗传病等具有大效应的罕见变异。

合成生物学

指导设计具有特定调控功能的合成DNA，如实现基因在神经细胞特异性激活。

基础研究

加速基因组功能元件定位和功能定义，识别调控特定细胞类型功能的核心DNA指令。

当前局限

• 超过10万碱基的远距离调控元件捕捉仍存挑战
• 细胞和组织特异性模式识别能力需进一步提升
• 未针对个人基因组预测进行设计与验证
• 无法完全揭示遗传变异导致复杂性状或疾病的完整机制

开放访问

目前通过AlphaGenome API提供非商业研究使用，欢迎全球研究人员通过社区论坛提交使用案例和反馈。模型预测仅用于研究目的，未经临床使用验证。

更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
公众号二维码