AlphaGenome 2 en resumen
AlphaGenome 2, el modelo de secuencias de ADN de nueva generación de Google DeepMind, predice cómo afectan las variantes de ADN a tipos y estados de células específicos. Entrenado con más de 107 millones de perfiles unicelulares, ya está disponible para investigación no comercial mediante la API de AlphaGenome.
Qué cambió con AlphaGenome 2
Google DeepMind anunció AlphaGenome 2 el 11 de noviembre de 2026, un modelo de secuencias de ADN de nueva generación que predice cómo afectan las secuencias de ADN y sus variantes a tipos y estados de células humanas específicos, como una célula del músculo cardíaco o una célula inmunitaria que combate una infección. AlphaGenome 2 ya está disponible para investigación no comercial mediante la API de AlphaGenome, y en vista previa privada para investigación comercial, con tutoriales interactivos de Colab para el condicionamiento por expresión. DeepMind dice que es solo para investigación y que no ha sido validado ni aprobado para uso clínico o diagnóstico.
A diferencia del primer AlphaGenome, que predecía la actividad molecular en tejidos amplios de una sola vez, AlphaGenome 2 es un modelo condicional: junto a una secuencia de ADN de hasta un millón de letras recibe una condición biológica, un tejido, tipo o estado de célula, de un catálogo de referencia o generada a partir del propio experimento unicelular de un científico, y predice la expresión génica, la accesibilidad de la cromatina, las marcas de histonas y la metilación del ADN para esa condición. DeepMind lo entrenó con datos de tejido y unicelulares de muestras humanas y de ratón, incluidos más de 107 millones de perfiles de células individuales de 68 tejidos.
En TenK10K, un mapa unicelular de 28 tipos de células inmunitarias primarias, AlphaGenome 2 recuperó el 30 % de las variantes causales putativas ligadas a la expresión con una precisión del 90 %, frente al 16 % de AlphaGenome 1 ajustado con datos unicelulares, en la evaluación propia de DeepMind. También reprodujo un hallazgo publicado sobre la enfermedad inflamatoria intestinal, al señalar la variante causal que potencia el gen ETS2 en los macrófagos intestinales. Como el modelo separa el estado biológico de una célula de sus resultados, también puede predecir propiedades no medidas, como la accesibilidad de la cromatina, a partir de una sola medición como la actividad génica unicelular.
AlphaGenome 2 en cifras
Los valores provienen de la fuente enlazada en la fecha indicada. No son mediciones de IA Compa.
- Variantes causales recuperadas en TenK10K al 90 % de precisión (DeepMind)al · Fuente de Variantes causales recuperadas en TenK10K al 90 % de precisión (DeepMind): deepmind.google (se abre en una pestaña nueva)
- 30%
- Perfiles de células individuales en los datos de entrenamientoal · Fuente de Perfiles de células individuales en los datos de entrenamiento: deepmind.google (se abre en una pestaña nueva)
- 107 millones
Por qué AlphaGenome 2 importa para los negocios
Por qué importa: las variantes ligadas a enfermedades suelen actuar solo en un tipo de célula, así que los modelos de promedio por tejido las pasan por alto. Para los equipos de genómica y descubrimiento de fármacos, una API gratuita para uso no comercial que puntúa las variantes de ADN célula a célula, y que se adapta a un experimento unicelular nuevo sin reentrenamiento, acorta el camino entre una señal de asociación genómica y un objetivo comprobable. DeepMind también planea AlphaGenome 2 Skills para Google Antigravity, su plataforma de desarrollo con agentes, lo que llevaría el modelo a los flujos de trabajo con agentes.
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Fuentes de esta noticia
- AlphaGenome 2: Deciphering how cells read DNA to better understand disease (se abre en una pestaña nueva)Oficial
Google DeepMind · deepmind.google
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