AlphaGenome 2 do Google amplia as raízes celulares das doenças
Pesquisadores do Google DeepMind revelaram um novo modelo de IA projetado para desvendar como as mudanças em nosso DNA afetam diferentes células, dando aos cientistas uma visão mais detalhada de um problema notoriamente difícil que pode conter pistas importantes sobre as causas das doenças – e apontar o caminho para novos tratamentos.
AlphaGenome 2 é o sucessor do modelo de IA de previsão de genoma AlphaGenome da DeepMind, lançado no ano passado. Embora quase todas as células do corpo humano carreguem o mesmo DNA, diferentes tipos de células – desde células musculares cardíacas e células da pele até células imunológicas que combatem uma infecção – ativam e desativam diferentes genes, e esses padrões podem mudar dependendo do que a célula está fazendo. Como resultado, a mesma variante genética pode ter efeitos muito diferentes dependendo do tipo e do estado da célula.
O novo modelo foi projetado para capturar essas diferenças, prevendo os efeitos das variantes genéticas em tipos e estados de células individuais. O Google disse em uma postagem de blog publicada na quarta-feira que oferece uma visão muito mais refinada do que modelos mais amplos como o AlphaGenome, revelando potencialmente efeitos relevantes para doenças em células específicas que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.
O AlphaGenome 2 foi treinado em mais de 100 milhões de perfis de células individuais em 68 tecidos para fornecer uma visão mais detalhada. DeepMind diz que o modelo transforma efetivamente atlas de células estáticas – enormes repositórios de dados que mapeiam e catalogam células individuais em detalhes – “em um mecanismo preditivo para a genética humana”. Segundo a empresa, o AlphaGenome 2 identifica quase o dobro de variantes que podem alterar a expressão genética nas células do que seu modelo anterior de última geração.
Notavelmente, os investigadores descobriram que o AlphaGenome 2 também poderia fazer previsões sobre novos tipos de células e estados biológicos sem necessidade de ser retreinado. Também poderia identificar lacunas nos dados experimentais, potencialmente ajudando os cientistas a decidir o que investigar a seguir no laboratório.
Para Adam Gayoso, cientista pesquisador do Google DeepMind envolvido no projeto, o grande avanço é “ligar a genética humana à biologia celular”. O AlphaGenome 2 oferece aos pesquisadores uma maneira de detalhar as variantes genéticas identificadas em grandes populações, para ver quais efeitos elas podem estar tendo no nível celular e, potencialmente, conectar esses efeitos às doenças, disse ele. A beira.
O líder de genômica do Google DeepMind, Žiga Avsec, disse A beira que essa especificidade é importante se você tiver um objetivo como descobrir como tratar uma doença específica. “Quando você desenvolve medicamentos, você tem como alvo proteínas e tipos de células específicos”, explicou ele, o que torna vital ter esse tipo de granularidade.
Construir um modelo como o AlphaGenome 2 só recentemente se tornou possível graças às novas tecnologias que podem capturar células individuais e seus estados em alta resolução e criar os vastos conjuntos de dados necessários para treiná-las, disse Avsec. A DeepMind está agora trabalhando para melhorar seus modelos genéticos, gerando mais dados, inclusive para estados celulares que não estão bem representados hoje. Avsec disse que versões futuras também poderiam ser potencialmente treinadas em dados “de múltiplas espécies”, dando aos modelos uma visão mais ampla da biologia. A longo prazo, ele disse que modelos como o AlphaGenome 2 poderiam contribuir para os esforços para criar “células virtuais”, simulações digitais projetadas para imitar sistemas biológicos.
Embora Avsec tenha dito que vê o AlphaGenome 2 como um sucessor do AlphaGenome, ele não o substituirá tão cedo. Ele disse que suas previsões mais detalhadas têm um custo computacional e são “mais caras” de produzir do que as de seu antecessor, disse ele. Essas exigências teriam tornado impraticável a utilização do AlphaGenome 2 para produzir o Atlas genómico que abrange “todas as possíveis alterações de letras de ADN no genoma humano” que a DeepMind divulgou em setembro.
O Google afirma que está disponibilizando o AlphaGenome 2 para pesquisas não comerciais por meio da API AlphaGenome a partir de hoje, com uma “visualização privada” limitada para pesquisas comerciais.
O modelo é o mais recente de uma série crescente de esforços do Google e de laboratórios rivais de IA para usar a tecnologia para resolver grandes problemas na ciência e na medicina. Pushmeet Kohli, que dirige a IA da DeepMind para pesquisa científica, deu a entender que resultados científicos mais impressionantes estão a caminho, e espera-se que a organização abra em breve um laboratório automatizado de ciência de materiais no Reino Unido. Enquanto isso, a Anthropic tem feito experiências com o design de medicamentos e deu a Claude um laboratório úmido, enquanto a OpenAI vem eliminando uma quantidade impressionante de problemas de longa data em matemática e áreas afins.
