Google、細胞別の疾病要因を予測するAIモデル発表

AlphaGenome 2は、昨年公開されたDeepMindのゲノム予測モデルAlphaGenomeを土台にしている。このモデルが扱う中心課題は、人体のほぼすべての細胞が同じDNAを持つにもかかわらず、細胞種によってオンになる遺伝子が異なるため、同じ遺伝子変異でも細胞の種類や状態によって効果が大きく変わりうるという点だ。新モデルはこうした違いを捉えるよう設計されており、Googleは静的な細胞アトラスをヒト遺伝学の予測エンジンへと実質的に変えると話す。

DeepMindのŽiga Avsec氏によると、このモデルが実現したのはごく最近のことだ。個々の細胞とその状態を高解像度で捉え、学習に必要な膨大なデータセットを作れる新技術があってこそだった。研究者はまた、AlphaGenome 2が再学習なしで新しい種類の細胞や生物学的状態について予測でき、実験データの空白を特定できることも見いだした。Avsec氏は、将来のバージョンは複数種のデータで学習できる可能性があり、長期的にはこうしたモデルが仮想細胞の創出に向けた取り組みに寄与しうると述べた。

後継として位置づけられてはいるものの、AlphaGenome 2が近くAlphaGenomeを置き換えるわけではない。Avsec氏によれば、より詳細な予測は生成コストが高く、9月にDeepMindが公開した、起こりうるあらゆるDNA塩基変化を網羅するゲノム全体のAtlasには使うのが非現実的だったという。今回の発表は、Anthropicの創薬実験やOpenAIの数学問題への取り組みなど、Googleと競合AIラボによる科学・医療分野への幅広い進出と並ぶ動きだ。