基因組學的新紀元：DeepMind 揭曉 AlphaGenome 以解碼 DNA 的「暗物質」

Google DeepMind 隨著 AlphaGenome 的發布，再次重新定義了生物人工智慧的邊界。這是一款突破性的開源 AI 模型，旨在解碼人類基因組的複雜語言。繼 AlphaFold 在預測蛋白質結構方面取得轉型成功後，AlphaGenome 將注意力轉向了生命本身的源代碼：DNA。透過成功分析高達 98% 的人類基因組——包括廣大且此前充滿神秘感的非編碼區域——這項技術有望加速罕見疾病的診斷、革新癌症研究，並為真正的個人化醫療鋪平道路。

於今日揭曉，AlphaGenome 代表了計算生物學的一個巨大飛躍。雖然傳統的定序技術可以閱讀 DNA 的字母，但它們往往難以解釋背後的含義，特別是在組成我們遺傳物質大部分的非編碼區域。DeepMind 的新模型填補了這一空白，為研究人員提供了一個前所未有的工具，用於預測遺傳變異如何影響基因調節，進而可能解開數十年來困擾科學家的疾病之謎。

解鎖 98%：超越外顯子組

多年來，臨床 genomics 的主要焦點一直是「外顯子組」（exome）——即基因組中直接編碼蛋白質的 1% 到 2% 部分。剩餘的 98% 在歷史上被視為「垃圾 DNA」，儘管科學家現在明白它在調節蛋白質何時、何地以及產生多少方面起著至關重要的作用。這些非編碼區域的突變越來越多地被與複雜疾病聯繫起來，但由於遺傳相互作用的極度複雜性，它們一直難以研究。

AlphaGenome 專門為應對基因組的這些「暗物質」而設計。根據發布細節，該模型利用了一種新型架構，能夠處理長度高達 一百萬個鹼基對 的輸入序列。這種巨大的上下文窗口（context window）使 AI 能夠感知遙遠 DNA 片段（如增強子和啟動子）之間控制基因表達的遠程相互作用。

透過解碼這些調節機制，AlphaGenome 可以識別出位於實際基因之外的致病突變，為外顯子組定序無法找到原因的遺傳疾病提供解釋。

發現的架構

DeepMind 的方法利用了先進的基於 Transformer 的神經網絡，並針對基因組數據中發現的極端序列長度進行了優化。與以往孤立地觀察短片段 DNA 的模型不同，AlphaGenome 會分析更廣泛的背景，預測單個字母的變化（單核苷酸多態性，或稱 SNP）如何可能破壞數千個鹼基對之外的調節環路。

這種能力類似於理解第 100 頁腳註中的一個錯字如何改變第 1 頁段落的含義。在生物學術語中，這意味著能直接從 DNA 序列中精確預測基因表達水平，這在以前的計算規模上是難以實現的。

革新臨床研究與醫療保健

AlphaGenome 的影響延伸到了 AI Healthcare 和醫學研究的整個光譜。透過提供基因組的功能圖譜，該模型使科學家能夠從相關性轉向因果關係。

加速癌症研究

癌症從根本上說是一種基因組疾病，由導致細胞不受控制增長的突變驅動。雖然一些驅動因素已廣為人知，但許多癌症是由破壞基因調節的非編碼突變推動的。AlphaGenome 允許研究人員掃描腫瘤的整個基因組並精確定位特定的調節崩潰。這可能導致新治療靶點的識別，並開發出干預基因調節過程本身而不僅僅是攻擊產生蛋白質的藥物。

診斷罕見疾病

對於患有罕見遺傳疾病的患者來說，診斷之旅往往漫長且徒勞。標準遺傳測試通常呈現陰性結果，因為它們僅尋找蛋白質編碼基因中的錯誤。AlphaGenome 透過分析非編碼區域提供了新的希望。早期測試表明，該模型能以前所未有的準確度識別這些被忽視區域中的致病變異，有望顯著提高罕見疾病的診斷率。

比較分析：AlphaGenome 與現有技術

為了理解這一突破的重要性，將 AlphaGenome 与 DeepMind 之前的創新及傳統基因組分析方法進行比較會很有幫助。

表 1：基因組分析技術比較

對個人化醫療的影響

AlphaGenome 的發布是個人化醫療下一階段的催化劑。目前，藥物基因組學——根據個人的遺傳背景定制藥物治療方案——受限於我們對特定變異如何影響藥物代謝和療效的理解。

憑藉解碼調節基因組的能力，製藥公司可以根據個人獨特的遺傳調節景觀更好地預測他們對療法的反應。這降低了藥物不良反應的風險並增加了治療成功的可能性。此外，該模型的預測能力可以進行「開發模擬」（in silico）臨床試驗，在施用第一劑藥物之前就識別出最有可能從新藥中受益的患者亞群。

開源與倫理標準

與處理 AlphaFold 的方式一致，Google DeepMind 已將 AlphaGenome 作為開源模型發布。這一決定旨在使高階基因組分析的獲取變得民主化，允許學術實驗室和較小的生物技術公司利用最先進的 AI，而無需龐大的專有計算基礎設施。

然而，解碼整個人類基因組的能力也帶來了倫理責任。DeepMind 強調，此次發布遵循嚴格的安全準則。該模型旨在輔助研究，而非在沒有人類監督的情況下直接提供臨床診斷。此外，隨著這些工具變得無處不在，基因組數據的處理引發了隱私疑慮，廣大科學界必須對此予以關注。

行業反應

這份公告引發了科學界的一陣樂觀情緒。遺傳學家和生物信息學家長期以來一直期待一個能夠像 AlphaFold 解讀蛋白質結構那樣精確解讀調節基因組的工具。

「這是我們一直在尋找的缺失環節，」計算生物學家 Elena Rostova 博士在預印本的早期反應中指出。「我們一直擅長閱讀 DNA，但在理解它方面卻表現糟糕。AlphaGenome 有效地為我們此前忽略的 98% 基因組提供了一本翻譯字典。」

未來展望：AI 與生物學的融合

隨著我們邁向 2026 年，AI 與生物學的融合正在加速。AlphaGenome 不僅僅是一個獨立的工具；它是日益增長的 AI 模型生態系統的一部分，這些模型從原子水平到生物體水平模擬生物系統。

AlphaGenome 與蛋白質預測模型（如 AlphaFold）以及在醫學文獻上訓練的語言模型的整合，創造了人類生物學的整體視圖。在不久的將來，我們可能會看到由這套 AI 工具驅動的「數位孿生」（Digital Twins）——單個患者的虛擬生理模型。這些數位孿生可以讓醫生在虛擬環境中模擬治療和生活方式的改變，並根據患者特定的基因組結構高精度地預測結果。

Gene Sequencing 技術提供了原始數據，而像 AlphaGenome 這樣的 AI 模型則提供了洞察力。隨著這項技術的成熟，我們預計將看到這些計算發現迅速轉化為臨床應用，從根本上改變我們理解、診斷和治療疾病的方式。

DeepMind 的 AlphaGenome 不僅僅是一個軟體更新；它是我們閱讀生命說明書能力的一個根本性轉變。對於 Creati.ai 而言，我們將繼續關注這項開源技術如何被研究界採用，以及它在未來幾個月內開啟的新發現。