O Google DeepMind revelou o Alfagenoma, um novo modelo de IA poderoso projetado para interpretar o código genético humano e prever as consequências funcionais das variações de DNA. Seguindo os passos do seu sistema alfafoldo vencedor do Prêmio Nobel, o alfagenoma marca um avanço significativo na estratégia ambiciosa da empresa de aplicar a IA a desafios científicos fundamentais, com o objetivo de acelerar drasticamente a pesquisa biológica e a compreensão da doença. According to a report in MIT Technology Review, DeepMind’s Vice President of Research, Pushmeet Kohli, said the model unifies many different genomic prediction challenges into a single estrutura pela primeira vez. Isso poderia ajudar os pesquisadores finalmente a entender os 98% da variação genética humana que não é codificadora e permaneceu amplamente inescrutável. que a ferramenta não foi projetada para previsão pessoal do genoma. A empresa afirmou que o alfagenoma é um instrumento de pesquisa destinado a fornecer pistas sobre detalhes moleculares, para não fazer previsões de 23andme no estilo sobre as características de um indivíduo. Ai para o Blueprint Science
A liberação do alfagenoma é o mais recente pilar da iniciativa explícita”IA for Science”do Google DeepMind. Fonte aberto de Alphafold 3 para interações proteicas. Juntos, essas ferramentas demonstram uma estratégia consistente: criando IA poderosa e específica de domínio que pode analisar vastos espaços combinatórios para encontrar novas soluções e acelerar a descoberta. According to the primary research paper, the model processes a vast one-megabase-long DNA sequence at once, allowing it to predict thousands of molecular outcomes—from gene expression levels to how DNA is packaged in the Cell-muitos na resolução de par de base única. Esse processo envolveu o treinamento de um único modelo de”aluno”para reproduzir o conhecimento combinado de um grande conjunto de 64 modelos de”professores”treinados independentemente, um método que melhora significativamente a robustez. For researchers, the model will be available for non-commercial use through an online API, with a genome interpretation suite Também fornecido no github. Caleb Lareau, biólogo computacional do Memorial Sloan Kettering Cancer Center que teve acesso antecipado,
Esse desafio destaca a grande ambição por trás do trabalho de DeepMind. Em Entrevista recente , o CEO Demis Hassabis elaborou sua visão de criar uma”célula virtual”que ele descreveu como um’digital twin’da biologia. O objetivo final, ele explicou, é ir além da simples previsão da simulação em larga escala.”A célula virtual é um dos grandes desafios. Trata-se de passar da previsão para a verdadeira compreensão e simulação. Imagine ser capaz de modelar todo o ciclo de vida de uma célula, introduzir uma mutação e observar o que acontece. Esse é o sonho que nos leva.”
