Alphagenome: la nuova AI di Google prevede gli effetti delle mutazioni genetiche

Google DeepMind ha svelato l’alfagenoma, un potente nuovo modello AI progettato per interpretare il codice genetico umano e prevedere le conseguenze funzionali delle variazioni del DNA. Seguendo le orme del suo sistema Alphafold vincitore del premio Nobel, l’alfagenoma segna un progresso significativo nella strategia ambiziosa dell’azienda per applicare l’IA alle sfide scientifiche fondamentali, con l’obiettivo di accelerare drasticamente la ricerca biologica e la comprensione della malattia.

Il nuovo sistema dà uno strumento scienziato per testare virtualmente i piccoli cambiamenti in DNA potrebbero attivare gli effetti molecolari. Secondo un rapporto di tecnologia del MIT , il vicepresidente di DeepMind, Pushmeet Kohli, ha detto il modello Model Genomic. Framework singolo per la prima volta. Ciò potrebbe aiutare i ricercatori finalmente a dare un senso al 98% della variazione genetica umana che non è codificante ed è rimasto in gran parte imperscrutabile.

Tuttavia, Google è stato rapido a gestire le aspettative, Chiaring che lo strumento non è progettato per la previsione del genoma personale. La società ha dichiarato che l’alfagenoma è uno strumento di ricerca destinato a fornire indizi sui dettagli molecolari, non per fare previsioni in stile 23andMe sui tratti di un individuo.

AI per il progetto scientifico

Il rilascio di alfagenoma è l’ultimo pilastro nell’esplicita iniziativa”Ai for Science”di Google DeepMind. Questo sforzo segue un chiaro modello di annunci di modelli di alto profilo, ognuno dei quali si rivolge a un distinto dominio scientifico.

Il portafoglio include gnome per la scoperta di nuovi materiali, alfa, e si prendono di mira per la celebrazione, e si prendono di mira il distinzione di matematica scientifica. Open-sourcing di Alphafold 3 per interazioni proteiche. Insieme, questi strumenti dimostrano una strategia coerente: creare una potente AI specifica del dominio che può analizzare vasti spazi combinatori per trovare nuove soluzioni e accelerare la scoperta.

Secondo il primario documento di ricerca Cell: molti alla risoluzione di una sola coppia di base.

L’architettura del modello è costruita su un sofisticato sistema basato su trasformatore e la sua versione finale è stata affinata usando una tecnica chiamata”distillazione”, come dettagliato in un post sul blog di ricerca di Google. Questo processo ha comportato la formazione di un singolo modello”studente”per riprodurre la conoscenza combinata di un grande insieme di 64 modelli”insegnanti”addestrati in modo indipendente, un metodo che migliora significativamente la robustezza. Per i ricercatori, il modello sarà disponibile per l’uso non commerciale tramite un’API online , con un href=”https://github.com/google-deepminome”bersaglio=”_ blazzo”_ blank”_ black”_ black”_ black”_ black”_ black”_ black”_ blazzo Fornito anche su Github.

Dai laboratori virtuali alle cure del mondo reale

L’impatto immediato dell’alfagenoma si avverrà dai ricercatori che lavorano per comprendere le radici genetiche della malattia. Caleb Lareau, un biologo computazionale del Memorial Sloan Kettering Cancer Center che aveva un accesso precoce,

Questa sfida evidenzia la grande ambizione dietro il lavoro di DeepMind. In un intervista recente , il CEO DeMis Hassabis ha elaborato sulla sua visione di creare una”cella virtuale”, che ha descritto come una”gemella digitale”. L’obiettivo finale, ha spiegato, è andare oltre la semplice previsione alla simulazione su vasta scala.”La cella virtuale è una delle grandi sfide. Si tratta di passare dalla previsione alla vera comprensione e simulazione. Immagina di essere in grado di modellare l’intero ciclo di vita di una cellula, introdurre una mutazione e guardare cosa succede. Questo è il sogno che ci guida.”