Google DeepMindは11月11日、公式ブログで、DNAの配列とその個人差（変異）が細胞の種類ごとにどう影響するかを予測するAIモデル「AlphaGenome 2」を発表した。非営利の研究向けには同日からAlphaGenome API（外部から機能を呼び出す窓口）で提供し、企業の研究向けには限定公開としている。

「どの細胞で効くか」まで見分ける

人の体の細胞はどれも同じDNAを持っているが、心臓の筋肉の細胞と免疫細胞では、働かせる遺伝子が違う。DNAのわずかな違いが、ある細胞だけで遺伝子の働き方を変え、病気につながることがある。こうした「細胞ごとの影響」を予測するのは、これまで難しい課題だった。

昨年の初代AlphaGenomeは、100万文字分のDNA配列から、さまざまな組織での働きをまとめて予測する仕組みだった。AlphaGenome 2は設計を変え、「どの組織・細胞の状態について調べるか」を条件として受け取り、その条件ごとに予測する。これにより、よく似た細胞どうしの細かな違いもとらえやすくなった。研究者が自分の実験で得た少量の細胞データを入れれば、作り直し（再学習）なしで新しい細胞の状態にも対応できるという。

原因の変異を見つける力がほぼ2倍

学習には人とマウスの1億700万を超える細胞のデータを使った。28種類の免疫細胞を調べたデータセットでは、病気の原因となる変異を見つけた割合が30%と、初代モデル（16%）のほぼ2倍になったとしている。遺伝子の働きや、DNAの化学的な目印の一つである「DNAメチル化」の予測にも新たに対応した。

ヒト細胞地図（Human Cell Atlas）を共同で立ち上げたケンブリッジ大学のサラ・タイヒマン教授は、新しい単一細胞データに再学習なしで適応できる点を高く評価している。

ポイント: AIで「次に何を調べるか」を絞る

AlphaGenome 2は、実験で測っていない性質を予測で補うこともできる。研究者はAIの予測を手がかりに、どの実験を優先するかを決められる。新薬や病気のしくみの研究を速める道具として、生命科学分野でのAI活用がまた一歩進んだ形だ。