DeepMind は2026年11月11日(現地時間)、DNA配列とその変異が特定のヒト細胞タイプや疾患にどう影響するかを予測する次世代モデル「AlphaGenome 2」を発表しました。この新モデルは、細胞内の遺伝子発現を変化させる変異を従来のモデルと比較して約2倍多く特定する能力を持ち、疾患研究の進展に大きく寄与すると期待されています。
AlphaGenome 2は、単一細胞生物学とヒト遺伝学の間の橋渡しを目指しており、数百種類のヒト細胞タイプにおける遺伝子変異の影響を予測することが可能です。昨年発表された初代AlphaGenomeモデルの拡張版として、広範な組織平均から個々の細胞タイプおよび細胞状態へと焦点を絞り、モデルアーキテクチャを再設計することで、変異予測性能が大幅に向上しました。
このモデルは、数百万のシングルセルプロファイルから学習し、68のヒト組織にわたる約1億のデータポイントで訓練されました。AlphaGenome 2は、静的な細胞アトラスをヒト遺伝学の予測エンジンに転換し、特に疾患に関連する細胞における変異効果を予測できる点が特徴です。さらに、過去にモデルが認識していない細胞や疾患の状態についても予測を可能にします。
モデルの再設計により、AlphaGenome 2は特定の生物学的条件（組織、細胞タイプ、状態として定義）を入力として受け取り、一度に一つの条件でDNAの影響を予測する条件付きモデルとなりました。これにより、同じDNA領域が細胞タイプによってどのように異なる読み取られ方をするかを学習します。また、クロスモダリティ帰属を可能にし、欠落した実験データの予測も実現します。
AlphaGenome 2は、遺伝子発現、ヒストン修飾、クロマチンアクセシビリティといったDNA機能の主要な実験結果も予測します。加えて、再訓練なしで新しい単一細胞データに直接適応できる能力を備えています。
非商用研究向けにはAlphaGenome APIを通じて既に提供されており、商用研究向けにはプライベートプレビューで利用可能となっています。
参考: DeepMind Blog (アーカイブ) — 2026年11月12日 00:00 (JST)