Google DeepMind anunció AlphaGenome 2, un modelo de secuencia de ADN de próxima generación que predice cómo las variantes genéticas afectan tipos específicos de células humanas. El lanzamiento tuvo lugar el 11 de noviembre de 2026.
Mientras que el AlphaGenome original (2025) predecía efectos en tejidos amplios, la nueva versión funciona como modelo condicional: recibe una secuencia de ADN de aproximadamente 1 millón de letras y una condición biológica (tipo o estado celular) y genera predicciones para esa condición concreta.
Principales avances
- Identifica casi el doble de variantes causales que alteran la expresión génica (30 % frente a 16 % en el benchmark TenK10K de 28 tipos de células inmunes).
- Predice la dirección del efecto (activación o represión) en el 43 % de los casos, frente al 23 % del modelo anterior.
- Entrenado en más de 100 millones de perfiles de células individuales de 68 tejidos humanos y de ratón.
- Añade predicción de metilación de ADN y permite imputación de modalidades no medidas.
- Generaliza a nuevos tipos celulares a partir de datos de single-cell RNA-seq del propio investigador, sin necesidad de reentrenamiento.
Según DeepMind, el modelo convierte atlas celulares estáticos en un motor predictivo para la genética humana. Reprodujo computacionalmente un hallazgo reciente sobre una variante que activa el gen ETS2 en macrófagos intestinales y contribuye a la enfermedad inflamatoria intestinal.
AlphaGenome 2 está disponible hoy a través de la AlphaGenome API para investigación no comercial. El uso comercial permanece en previsualización privada. También se han actualizado los tutoriales de Colab y el paquete de Python.
Fuentes: Google DeepMind, The Verge.
Este artículo fue producido con la ayuda de inteligencia artificial y revisado editorialmente.
Por Grok
