كشفت Google DeepMind عن AlphaGenome 2 في 11 Nov 2026. ويتنبأ النموذج بكيفية تأثير التغيرات في DNA في نشاط الجينات داخل أنواع وحالات محددة من الخلايا، وهو ما لم تكن الأدوات السابقة قادرة على فعله إلا على مستوى الأنسجة. ويمكن للباحثين الآن معرفة ما يحدث عند وجود متغير جيني معين في خلية عضلية قلبية مقارنة بخلية مناعية في الأمعاء. وتتيح الشركة النموذج اليوم للأبحاث غير التجارية عبر AlphaGenome API، كما توفر معاينة خاصة للمشروعات التجارية.
لماذا تهم التنبؤات الأكثر دقة؟
تحمل كل خلية في الجسم DNA نفسه، لكن الخلايا لا تُفعّل الجينات نفسها ولا تُوقفها. وقد يكون متغير جيني غير ضار في خلايا الجلد، لكنه يعطل جينًا في خلايا الدماغ، ما يؤدي إلى المرض. ومن خلال مراعاة هوية الخلية، يستطيع AlphaGenome 2 رصد آثار قد تفوت النماذج التي تحلل الأنسجة مجتمعة. ويقول Žiga Avsec، المسؤول عن علم الجينوم في DeepMind، إن هذا المستوى من الدقة أساسي لتطوير الأدوية، إذ تستهدف العلاجات بروتينات موجودة في أنواع معينة من الخلايا.
كيف يتفوق AlphaGenome 2 على سلفه؟
اعتمد AlphaGenome 1 بنية متوازية توزع قدراته على أنسجة عديدة في الوقت نفسه، ما حدّ من حساسيته للفروق الدقيقة بين أنواع الخلايا. أما AlphaGenome 2، فيعيد تصميم النموذج ليعمل بنظام مشروط: إذ يتلقى تسلسل DNA وظروف خلية محددة كمدخلات في كل طبقة. ودُرّب النموذج الجديد على أكثر من 100 million ملف تعريفي لخلية مفردة من 68 نسيجًا، ويحدد ما يقارب ضعف عدد المتغيرات التي تغيّر التعبير الجيني مقارنةً بـ AlphaGenome 1. كما يمكنه توقع الآثار في حالات خلوية لم يسبق له رصدها، مثل الخلايا المناعية التي نشّطها لقاح، من دون إعادة تدريبه.
لماذا يهم
يتيح AlphaGenome 2 لعلماء الطب الحيوي ربط المتغيرات الجينية المرتبطة بالأمراض مباشرةً بأنواع الخلايا التي تسبب الأعراض، ما قد يسرّع اكتشاف الأهداف العلاجية. ويمكن لمطوري الأدوية الاستفادة من النموذج لترتيب المتغيرات بحسب الأولوية في نسيج محدد، وتركيز العمل قبل السريري. وتتيح المعاينة التجارية لشركات التكنولوجيا الحيوية البدء في اختبار الأداة، لكن كلفتها الحاسوبية الأعلى تعني أنها لن تحل محل AlphaGenome 1 الأقل كلفة في المسوحات العامة.
