Badacze Google DeepMind zaprezentowali AlphaGenome, nowy program sztucznej inteligencji, który może zrewolucjonizować nasze rozumienie ludzkiego genomu. Opierając się na sukcesie swojego poprzednika, AlphaFold2 – który w 2024 r. zdobył dla swoich twórców Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za dokładne przewidywanie struktur białkowych – AlphaGenome zaprojektowano tak, aby uwzględniał złożoność związaną z DNA.
Rewolucja w zwijaniu białek
Przez dziesięciolecia naukowcy usiłowali rozszyfrować, w jaki sposób sekwencje aminokwasów składają się w funkcjonalne białka. AlphaFold2 rozwiązał ten problem, ucząc sztuczną inteligencję na ogromnych zbiorach danych dotyczących struktur białkowych, co pozwoliło jej przewidywać kształty 3D białek z niesamowitą dokładnością. Ten przełom przyspieszył już odkrywanie leków i rozwój nowych metod leczenia: naukowcy opracowują obecnie białka od podstaw, a niektóre z nich wchodzą w fazę badań klinicznych.
Od białka do DNA: Przedstawiamy AlphaGenome
AlphaGenome stosuje to samo podejście oparte na sztucznej inteligencji do DNA. Wyszkolony w oparciu o ogromne ilości danych genomicznych, może przewidzieć, w jaki sposób mutacje genetyczne wpływają na ekspresję genów – aktywując je lub dezaktywując, co ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia chorób takich jak rak.
„To cud inżynierii” – mówi Peter Koo, biolog obliczeniowy w Cold Spring Laboratory.
Dlaczego to ma znaczenie: przyszłość medycyny genomowej
Przewidywanie wpływu mutacji genetycznych jest ważne w medycynie spersonalizowanej. Zdolność AlphaGenome do szybkiej analizy tysięcy genów może znacznie przyspieszyć diagnozowanie chorób, opracowywanie metod leczenia i zapobieganie. Narzędzie może również przyspieszyć podstawowe badania nad funkcjonowaniem i interakcjami genów.
To nie tylko stopniowe doskonalenie; jest to zmiana paradygmatu w badaniach genomicznych. Podobnie jak AlphaFold zdemokratyzował przewidywanie struktury białek, AlphaGenome prawdopodobnie stanie się niezbędnym narzędziem dla biologów na całym świecie.
Rozwój AlphaGenome podkreśla rosnącą rolę sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych. Programy te nie zastępują badaczy, ale raczej zwiększają ich możliwości, umożliwiając im rozwiązywanie na dużą skalę problemów, które wcześniej były nie do pokonania. Przyszłość medycyny genomicznej otwiera się przed nami, napędzana siłą sztucznej inteligencji.
