Google DeepMind-ը հետազոտությունների համար թողարկել է AlphaGenome 2-ը

Google DeepMind-ը 2026 թ․ նոյեմբերի 11-ին հայտարարել է, որ AlphaGenome 2-ը ոչ առևտրային հետազոտությունների համար հասանելի է AlphaGenome-ի կիրառական ծրագրավորման միջերեսով, որի միջոցով ծրագրերը կարող են կանխատեսումներ ստանալ։ Լաբորատորիան հայտնել է, որ առևտրային հետազոտությունների համար հասանելիությունը փակ նախնական փորձարկման փուլում է։

Առաջին AlphaGenome-ը միաժամանակ կանխատեսում էր բազմաթիվ հյուսվածքների մոլեկուլային հատկությունները։ DeepMind-ի խոսքով՝ այդ մոտեցումը դժվարացնում էր իրար շատ մոտ բջջատեսակների նուրբ տարբերությունների հայտնաբերումը։ Գերբանականության (ԳԲ) նոր մոդելը, ի տարբերություն դրա, ԴՆԹ-ի հաջորդականության հետ ստանում է նաև կենսաբանական պայմանը և կանխատեսում ազդեցությունը տվյալ հյուսվածքի, բջջատեսակի կամ վիճակի համար։

Ինչու է կարևոր բջջի վիճակը

Տարբեր բջիջներում տարբեր գեներ են ակտիվանում կամ անջատվում, և դրանց ակտիվությունը կարող է փոխվել՝ կախված բջջի վիճակից։ Ուստի նույն գենետիկական տարբերակը տարբեր բջիջներում կարող է տարբեր ազդեցություն ունենալ։

Իր հայտարարության մեջ DeepMind-ը հայտնել է, որ հետազոտողները կարող են պայման ընտրել ցանկից կամ միաբջջային փորձի ընթացքում ստացված գեների ակտիվության իրենց չափումներով նկարագրել բջջի այնպիսի վիճակ, որին մոդելը նախկինում չի հանդիպել։ Լաբորատորիայի խոսքով՝ մոդելը կարող է կանխատեսել ազդեցությունը տվյալ վիճակի համար՝ առանց վերապատրաստման։

DeepMind-ի խոսքով՝ AlphaGenome 2-ը նախորդ մոդելի կանխատեսումներին ավելացնում է նաև ԴՆԹ-ի մեթիլացման կանխատեսումը՝ քիմիական նշիչներ, որոնք մասնակցում են գեների ակտիվության կարգավորմանը։ Գեների ակտիվության չափման հիման վրա այն կարող է կանխատեսել չչափված հատկություններ, օրինակ՝ թե որքան հասանելի են ԴՆԹ-ի հատվածները։ Դա կարող է օգնել հետազոտողներին ընտրել հաջորդ փորձերը։

Փորձարկումներ և հետազոտական օգտագործում