11月11日，谷歌DeepMind宣布推出新一代基因组AI模型AlphaGenome2，能够预测DNA序列及其变异对特定人类细胞类型和细胞状态的影响，帮助研究人员从细胞层面识别与疾病相关的遗传变异。

据介绍，人体内大多数细胞拥有相同的DNA，但不同类型和状态的细胞会开启或关闭不同基因以执行各自功能，同一种DNA变异也可能在不同细胞中产生不同影响。此前发布的AlphaGenome主要预测DNA变异对不同组织整体分子活动的影响，难以充分识别特定细胞类型中的细微差异。AlphaGenome2采用全新的条件模型架构，将目标组织、细胞类型或细胞状态作为输入，使模型能够针对特定生物学条件进行预测。训练数据方面，新模型使用了来自人类和小鼠样本的超过1.07亿个单细胞图谱，覆盖68种组织。

相比上一代模型，AlphaGenome2能够识别出接近两倍的基因表达相关遗传变异。在针对28种原代免疫细胞类型的TenK10K数据集测试中，新模型识别出致病因果变异的比例达到30%，上一代模型经单细胞数据微调后为16%；在预测基因表达变化方向方面，新模型准确识别比例达到43%，上一代模型为23%。除基因表达外，AlphaGenome2还可预测组蛋白修饰、染色质可及性和DNA甲基化等分子指标，其中DNA甲基化为上一代模型尚未支持、研究人员多次提出需求的预测指标。新模型还支持在不重新训练或微调的情况下分析此前未见过的细胞类型和生物状态，研究人员可上传少量单细胞RNA测序数据，让模型根据细胞基因活动特征生成相应预测。在一项新冠病毒mRNA疫苗研究数据中，AlphaGenome2能够区分疫苗激活状态与静息状态的免疫T细胞，并预测出一种与重症COVID-19相关的遗传变异在免疫细胞被激活时对基因活动产生更明显的影响。

AlphaGenome2还支持跨模态数据推断，当研究人员只提供某种细胞的单细胞基因活动数据时，模型可进一步预测尚未测量的染色质可及性等指标。在实际研究案例中，该模型通过计算预测重现了此前一项炎症性肠病研究的部分发现，识别出影响肠道巨噬细胞中ETS2基因活动的遗传变异。目前，AlphaGenome2已通过AlphaGenomeAPI向非商业研究开放，商业研究用户可通过小范围私有预览计划申请使用。谷歌DeepMind强调，该模型仅用于科学研究，尚未经过临床或诊断用途的验证与批准。