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DeepMind 最新研发的 AI 工具 AlphaGenome，为基因研究领域带来了革命性的突破。这款创新工具能够准确预测个体 DNA 变化对人类基因组中基因表达和蛋白质生产的影响，为生命科学研究开辟了新的可能性。
作为 AlphaFold 模型的继任者，AlphaGenome 在技术层面实现了重大升级。与仅能处理 2% 编码蛋白质基因组的传统工具不同，AlphaGenome 具备处理完整基因组的能力。该模型可以分析长达百万碱基对的 DNA 序列，精确预测基因的起始和终止位置，同时捕捉 RNA 处理方式及产生量。
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在性能测试中，AlphaGenome 展现出卓越的识别能力。在 24 个计算机模型对比测试中，AlphaGenome 在识别个体 DNA 序列特征方面超越了 22 个竞争对手，包括编码和非编码区域以及转录因子结合位点的识别。
伦敦大学学院癌症分子生物学家 Marc Mansour 教授评价道，AlphaGenome 能够对具有重要意义的基因变异进行精准排序，大大提高了研究效率。纪念斯隆 - 凯特琳癌症中心的 Caleb Lareau 则认为，这是迄今为止解释人类基因组 30 亿碱基对序列变化的最全面尝试。
AlphaGenome 的训练基于数十年来公共资助联盟积累的海量分子生物学数据库，包括人类和小鼠细胞中突变对 RNA 生产及转录因子水平影响的实验数据。通过这些数据的深度学习，AlphaGenome 已经掌握了 DNA 解读能力，能够准确识别基因和非基因序列，协调基因活动。
DeepMind 计划在完成同行评审后，公开发布 AlphaGenome 的源代码和模型权重，这将使研究人员能够根据具体项目需求进行定制。DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 表示，公司已与外部生物安全专家进行充分沟通，专家评估认为该工具的益处远超潜在风险。
对于合成生物学领域，AlphaGenome 同样具有重要价值。在实验室测试新开发基因序列前，AI 可以提供效果预测，大大降低实验成本。目前，学术研究人员可以免费使用 AlphaGenome，而 DeepMind 正在推进其商业化进程。
AlphaGenome 的推出不仅为癌症研究提供了强有力的新工具，也为合成生物学和基因编辑领域带来了革命性的突破。这款 AI 工具的问世，标志着人工智能在基因组学研究中的应用迈出了关键一步，为人类更好地理解生命奥秘开辟了新的途径。
