AlphaGenome：DeepMind推出的全新AI基因組解讀平臺詳解

2025年6月，Google DeepMind團隊正式發布了AlphaGenome——一款面向基因組功能解讀和變異效應預測的全新人工智能模型。AlphaGenome的出現，標志著AI在基因組學領域邁出了重要一步，為科學家們提供了前所未有的多模態、高分辨率基因組功能預測能力。本文將詳細介紹AlphaGenome的原理、功能、應用場景及其對基因組學研究的意義。

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一、AlphaGenome簡介

AlphaGenome是一個統一的DNA序列AI模型，能夠對長達100萬堿基對的DNA序列進行高分辨率的功能預測。它不僅能預測基因的起止點、剪接位點、RNA表達量、染色體可及性等多種分子屬性，還能高效評估單個變異（如SNP、Indel）對這些屬性的影響。

AlphaGenome的核心創新在于：用單一模型同時預測多種基因調控模態，并能對變異效應進行高通量、全局化的評估。

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二、AlphaGenome的工作原理

1. 輸入與輸出

• 輸入：最長可達1,000,000 bp的DNA序列（人類或小鼠基因組片段）。
• 輸出：數千種分子屬性的預測，包括基因起止點、剪接、RNA表達、染色體可及性、蛋白結合位點等。

2. 模型架構

AlphaGenome采用了卷積神經網絡（CNN）+ Transformer的混合架構：

• 卷積層：捕捉局部堿基模式（如轉錄因子結合位點等短序列特征）。
• Transformer層：實現長距離序列信息的全局建模，捕捉遠距離調控關系。
• 輸出層：針對不同模態，輸出對應的分子屬性預測。

3. 訓練數據

AlphaGenome的訓練數據來自多個國際大型組學項目，包括：

• ENCODE：表觀遺傳和轉錄調控數據
• GTEx：多組織RNA表達數據
• 4D Nucleome、FANTOM5等

這些數據涵蓋了人類和小鼠數百種細胞類型和組織的多種基因調控屬性。

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三、AlphaGenome的主要功能

1. 多模態基因組功能預測

• 基因起止點定位：預測基因的轉錄起始和終止位置
• RNA剪接模式：預測剪接位點及其表達水平
• RNA表達量：預測不同組織/細胞類型下的基因表達
• 染色體可及性：預測染色質開放區域
• 蛋白結合位點：預測轉錄因子等蛋白的結合區域
  

2. 變異效應高通量評估

AlphaGenome可對輸入序列中的任意變異（如SNP、Indel）進行效應打分，預測其對上述所有分子屬性的影響。只需一次API調用，即可獲得變異對基因調控的多維影響評估。

3. 剪接異常建模

AlphaGenome首次實現了對RNA剪接異常的直接建模，能夠預測罕見遺傳病相關的異常剪接事件及其表達水平。

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四、AlphaGenome的性能與優勢

• 全能型模型：可同時預測多種基因調控模態，無需為不同任務訓練多個模型。
• 長序列建模能力強：支持百萬級堿基對輸入，能捕捉遠距離調控關系。
• 高分辨率：在22/24項基因組功能預測任務中超越現有最佳模型，在變異效應預測任務中24/26項達到或超過最優。
• 高效變異打分：可在秒級時間內完成大規模變異效應評估。

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五、應用場景

1. 疾病機制研究
   • 精確預測致病變異對基因調控的影響，輔助罕見病和復雜病因的解析。
2. 合成生物學
   • 指導合成DNA的設計，實現組織/細胞特異性調控。
3. 基礎基因組學研究
   • 系統性繪制基因組功能元件圖譜，探索調控網絡。

案例：AlphaGenome成功預測了T-ALL（急性T細胞白血病）患者中某突變通過引入MYB結合位點激活TAL1基因，復現了已知的致病機制。

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六、當前局限與未來展望

• 遠距離調控建模仍有挑戰：對10萬bp以上的超遠距離調控關系，模型仍有提升空間。
• 個體化基因組預測尚未完全解決：目前更適合研究單個變異的分子效應，而非直接用于個體疾病風險預測。
• 未來可擴展性強：可通過引入更多物種、模態和數據，進一步提升模型能力。

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七、如何使用AlphaGenome

目前，AlphaGenome已通過API向全球科研用戶開放預覽版，支持非商業研究用途。未來將進一步開放模型權重和代碼，便于社區二次開發和定制。

• AlphaGenome API申請與文檔

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八、總結

AlphaGenome的發布，為基因組功能解讀和變異效應預測帶來了革命性進步。它不僅提升了預測的準確性和廣度，還極大地簡化了多模態基因組分析的流程。隨著模型的不斷完善和開放，AlphaGenome有望成為基因組學、疾病機制研究和合成生物學等領域的重要基礎工具。

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參考資料：

• AlphaGenome官方博客
• ENCODE項目
• GTEx項目

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