--- title: "Google DeepMind представила AlphaGenome 2: ИИ, который читает ДНК на уровне отдельных клеток" description: "Google DeepMind представила AlphaGenome 2 — ИИ-модель, предсказывающую работу генов на уровне отдельных клеток с учётом типа ткани. Инструмент уже доступен учёным через API." date: 2026-11-11T21:41:30.180Z lang: ru url: https://xab.info/posts/google-deepmind-alphagenome-2-chitaet-dnk-na-urovne-kletok tags: [alpha-genome, google-deepmind, dna, genomics, ai, single-cell] author: "Александр Буран" publisher: "XAB.info" --- # Google DeepMind представила AlphaGenome 2: ИИ, который читает ДНК на уровне отдельных клеток ![Графическое изображение нити ДНК, связанных клеток и цифровой модели мозга на дисплее.](https://xab.info/media/2026/11/11/google-deepmind-alphagenome-2-chitaet-dnk-na-urovne-kletok/google-deepmind-alphagenome-2-chitaet-dnk-na-urovne-kletok-1.webp) ## Ключевые тезисы - AlphaGenome 2 — условная ИИ-модель, учитывающая тип клетки и ткани при прогнозе работы генов. - На вход подаётся ДНК до 1 млн нуклеотидов и биологический контекст; обучение на 107+ млн профилей клеток (68 типов тканей). - Модель работает с неизвестными типами клеток без дообучения и превращает атласы клеток в инструмент прогнозирования. - Доступна для некоммерческих исследований через API; для клинического применения на людях пока не разрешена. Единая для каждого человека ДНК не означает, что гены одинаково влияют на все типы клеток. Активность генов во многом индивидуальна, зависит от ткани и стадии развития клетки и подвержена сбоям, которые могут приводить к генетическим и другим заболеваниям. Именно эту проблему намерена решить новая модель Google DeepMind — AlphaGenome 2, представленная компанией в ноябре 2026 года. В отличие от классических подходов, она работает на уровне отдельных клеток и способна выявлять не просто последовательности, а то, как конкретные участки ДНК управляют работой генов в конкретной клеточной среде. ### От статической последовательности к живому контексту клетки Главная задача AlphaGenome — научиться предсказывать, как отдельные участки ДНК управляют работой генов. Геном содержит не только последовательности, кодирующие белки, но и многочисленные регуляторные участки, которые определяют, где, когда и насколько активно включаются гены. Изменения в таких областях могут влиять на работу клеток и быть связаны с развитием заболеваний. Первая версия модели, выпущенная годом ранее, одновременно анализировала множество тканей и клеточных линий, но не учитывала биологический контекст так детально, как это требуется для точной диагностики. ### Что нового в AlphaGenome 2: условная модель с учётом типа клетки Ключевое отличие AlphaGenome 2 — использование дополнительной информации о типе клеток, чтобы учитывать особенности работы генов в конкретной ткани или клеточной среде. По терминологии разработчиков, это условная модель (conditional model). На вход подаётся последовательность ДНК длиной до одного миллиона нуклеотидов и описание биологического контекста: ткань, тип клетки или стадия её развития. Это позволяет модели оценивать, как одна и та же последовательность регулирует активность генов в разных клетках, а не выдавать усреднённый результат по всем тканям сразу. ### Обучение на 107 миллионах профилей клеток Для обучения разработчики использовали более 107 млн профилей отдельных клеток человека и мыши, охватывающих 68 типов тканей. Такой объём данных позволил модели уловить тонкие различия в регуляции генов между клеточными состояниями. AlphaGenome 2 прогнозирует несколько характеристик активности генома, включая экспрессию генов, что даёт исследователям более полную картину того, как генетическая информация реализуется в конкретной клетке. ### Прогнозы без дообучения и превращение атласов в инструмент Ещё одна особенность AlphaGenome 2 — возможность работать с ранее неизвестными типами клеток без дополнительного обучения. Исследователи могут загрузить данные секвенирования РНК отдельных клеток, полученные даже от нескольких десятков клеток, и модель преобразует информацию об активности генов в описание клеточного состояния для дальнейших прогнозов. В DeepMind утверждают, что модель эффективно превращает статические атласы клеток — огромные хранилища данных, детально отображающие и каталогизирующие отдельные клетки — «в механизм прогнозирования генетики человека». ### Доступ, ограничения и клинический статус AlphaGenome 2 уже доступна для некоммерческих научных исследований через API, тогда как коммерческое использование пока ограничено предварительным закрытым доступом. Разработчики подчёркивают, что новая версия не заменяет первую: более детальный анализ отдельных клеточных состояний требует дополнительных вычислительных ресурсов, поэтому исходная AlphaGenome продолжит оставаться менее ресурсоёмким инструментом для масштабных исследований генома. При этом для клинических исследований эти модели пока не разрешены: эксперименты на животных допустимы, а применение на людях — нет. ## Проверка фактов и источники - [Google научила ИИ читать ДНК на уровне отдельных клеток — это поможет искать корни болезней](https://3dnews.ru/1151170) - Первоисточник: описание AlphaGenome 2, объём обучающих данных (107+ млн профилей, 68 типов тканей), доступ через API, ограничения клинического применения. - [Google научила ИИ читать ДНК на уровне отдельных клеток — это поможет искать корни болезней](https://3dnews.ru/1151170/google-nauchila-ii-chitat-dnk-na-urovne-otdelnih-kletok-eto-pomoget-iskat-korni-bolezney) - Первоисточник: описание AlphaGenome 2, объём обучающих данных (107+ млн профилей, 68 типов тканей), доступ через API, ограничения клинического применения. ## Частые вопросы ### Чем AlphaGenome 2 отличается от первой версии AlphaGenome? Первая версия одновременно анализировала множество тканей и клеточных линий, тогда как AlphaGenome 2 использует дополнительную информацию о типе клеток (условная модель), чтобы учитывать особенности работы генов в конкретной ткани или клеточной среде. ### На каких данных обучалась AlphaGenome 2? Разработчики использовали более 107 млн профилей отдельных клеток человека и мыши, охватывающих 68 типов тканей. ### Можно ли использовать AlphaGenome 2 для лечения людей? Нет. Для клинических исследований эти модели пока не разрешены: эксперименты на животных допустимы, а применение на людях — нет. Модель доступна для некоммерческих научных исследований через API. ### Заменяет ли AlphaGenome 2 первую версию модели? Нет. Разработчики подчёркивают, что новая версия требует больше вычислительных ресурсов, поэтому исходная AlphaGenome остаётся менее ресурсоёмким инструментом для масштабных исследований генома.