Google DeepMind a dévoilé AlphaGenome 2 le 11 nov. 2026. Le modèle prédit comment les changements dans l’ADN influent sur l’activité des gènes dans des types et des états cellulaires précis, ce que les outils précédents ne pouvaient faire qu’à l’échelle des tissus. Les chercheurs peuvent désormais demander ce qui se passe, pour un variant donné, dans une cellule musculaire cardiaque plutôt que dans une cellule immunitaire intestinale. L’entreprise propose dès aujourd’hui le modèle via l’API AlphaGenome pour la recherche non commerciale, ainsi qu’un aperçu privé pour les projets commerciaux.
Pourquoi des prédictions plus précises sont importantes
Toutes les cellules du corps portent le même ADN, mais chacune active ou désactive des gènes différents. Un variant sans effet dans les cellules de la peau peut perturber un gène dans les cellules du cerveau et provoquer une maladie. En tenant compte de l’identité de la cellule, AlphaGenome 2 peut repérer des effets qui échappent aux modèles fondés sur des tissus entiers. Žiga Avsec, responsable de la génomique chez DeepMind, affirme que ce niveau de précision est essentiel au développement de médicaments, car les traitements ciblent des protéines présentes dans certains types de cellules.
Les améliorations d’AlphaGenome 2 par rapport à son prédécesseur
AlphaGenome 1 reposait sur une architecture parallèle qui répartissait ses capacités entre de nombreux tissus à la fois, ce qui limitait sa sensibilité aux différences subtiles entre types cellulaires. AlphaGenome 2 repense le modèle comme un système conditionnel : à chaque couche, il prend en entrée une séquence d’ADN et une condition cellulaire précise. Entraîné sur plus de 100 millions de profils monocellulaires issus de 68 tissus, le nouveau modèle détecte près de deux fois plus de variants modifiant l’expression des gènes qu’AlphaGenome 1. Il peut aussi prédire les effets dans des états cellulaires qu’il n’a jamais rencontrés, comme des cellules immunitaires activées par un vaccin, sans être réentraîné.
Pourquoi c'est important
Pour les chercheurs en biomédecine, AlphaGenome 2 permet de relier des variants d’ADN associés à des maladies aux types cellulaires qui sont à l’origine des symptômes, ce qui pourrait accélérer l’identification de cibles thérapeutiques. Pour les développeurs de médicaments, le modèle peut aider à déterminer quels variants cibler dans un tissu précis et à mieux orienter les travaux précliniques. L’aperçu commercial permet aux entreprises de biotechnologie de commencer à tester l’outil, mais son coût de calcul plus élevé signifie qu’il ne remplacera pas AlphaGenome 1, moins coûteux, pour les analyses à grande échelle.
