谷歌发布AlphaGenome 2基因AI模型，能够针对性分析基因变异在不同细胞里的作用差异，在多项测试中识别因果变异的准确率显著高于旧版本。它可以复现肠道炎症相关的基因研究结论，面向科研开放使用，但商用还处于预览阶段。多家药企提醒，AI尚无法破解生物领域全部难题。下面小编简单梳理了AI在基因与新药赛道的进展与局限。

字母表公司（NASDAQ:GOOG）（NASDAQ:GOOGL）旗下谷歌DeepMind发布Alpha Genome2人工智能模型，该模型用于预测DNA变异对特定细胞类型的影响，助力研究人员探究疾病发病机制。

谷歌DeepMind在周三的新闻稿中表示，Alpha Genome2使用来自人类与小鼠样本超过1.07亿份单细胞图谱数据完成训练。该模型识别可改变细胞内基因表达的遗传变异数量，几乎是上一代顶尖模型的两倍。

初代Alpha Genome模型针对大范围组织和细胞系进行预测。AlphaGenome2的定位更精准：研究人员在分析DNA序列时，可以选定特定组织、细胞类型或者生物状态。这让模型能够预测同一遗传变异对不同细胞产生的差异化影响。

人类细胞图谱计划联合创始人萨拉・泰希曼教授表示：“AlphaGenome2令人振奋的一点是，它无需重新训练，就能直接适配新增单细胞数据；即便样本细胞数量很少，也能预测DNA变异在新检测细胞状态中的作用。”

在一项名为TenK10K、覆盖28种原代免疫细胞的基准测试中，Alpha Genome2识别出30%的致病变异。而经过单细胞数据微调的初代AlphaGenome以及其他专用工具，识别率仅为16%。同时该模型判断遗传变异上调或下调基因活性的能力也显著提升，准确率达到43%，对比旧方案的23%。

皮查伊解读细胞读取DNA的差异化机制

谷歌CEO桑达尔・皮查伊在X平台发文阐释该模型的意义：“人体内每一个细胞都拥有相同的DNA蓝图，但不同类型细胞（例如心肌细胞与免疫细胞）读取这份蓝图的方式各不相同。”他补充道，Alpha Genome 2“能够预测这些特化细胞如何解读DNA，将遗传代码转化为生物学洞见”。

谷歌DeepMind还借助炎症性肠病（IBD，一种造成消化道慢性炎症的疾病）的已有研究成果展示模型能力。此前研究发现一处遗传变异会提升肠道巨噬细胞（消化道内的免疫细胞）中ETS2基因的活性。谷歌DeepMind称，Alpha Genome 2通过计算复现了这一结论，预测该变异会特异性提高这类细胞内ETS2的活性。

该模型可通过Alpha Genome API面向非商业科研开放，商业科研场景处于私有预览阶段。谷歌DeepMind表示，该模型尚未经过验证，也未获批用于临床诊断。

AI在药物研发领域的潜力与局限

药企提醒，AI无法独自破解生物学中的未知难题。阿斯利康CEO帕斯卡尔・索里奥特称疾病与生命机制十分复杂；Vertex执行主席杰夫・莱登表示，约50家AI企业使用Vertex的一万个化合物数据集进行测试，均未能研发出有效药物。

上个月，元宇宙平台公司（NASDAQ:META）、字母表旗下谷歌DeepMind以及Isomorphic Labs宣布投入3亿美元，联合开发可预测细胞对药物、基因变化反应的AI模型。该项目独立于AlphaGenome2。

字母表GOOG股票周三常规交易时段收涨2%，报290.63美元；盘后上涨0.26%，报291.39美元，年内跌幅7.38%。