编辑文章：基因组中的Transformer：AlphaGenome如何重新构想AI驱动的基因组学
我对AI在遗传学中的应用已经痴迷了一段时间，所以今天除了DeepMind的新模型AlphaGenome之外，我无法写其他内容！
AlphaGenome 将AI驱动基因组学中最成熟的技术结合起来，例如大规模序列上下文与单碱基对精度，以一种前所未有的方式绘制调控基因组。该模型的四头架构可以在一次运行中消化多达一百万个连续碱基对，并同步输出染色质可及性、转录因子占有率、RNA表达、剪接和3D基因组结构的预测结果。这种统一的方法取代了碎片化的单一模态管道——每个管道都需要单独的模型和数据集——转变为一个在各种任务中表现出色的综合模型，极大地简化了研究人员的变异效应分析。
在核心设计上，AlphaGenome将卷积层（捕获类似于转录因子结合位点的局部核苷酸模体）与Transformer模块相结合，后者整合了相隔数百千碱基的远端调控元件。DeepMind的设计避免了下采样，确保每个核苷酸都对高分辨率推断有贡献。随着来自ENCODE、GTEx和4D Nucleome等功能基因组学数据集的扩展，这一主干架构已准备好揭示隐藏在非编码DNA深处的调控语法。
传统的基因组学模型通常擅长单一信号——例如SpliceAI用于剪接，ChromBPNet用于染色质状态——因此需要一组工具才能全面分析变异的影响。而AlphaGenome的四头同步预测消除了这一瓶颈，揭示了跨模态交互——例如，破坏剪接位点的变异如何改变局部染色质环路——从而为机制洞察开辟了新的途径。
在涵盖24个序列预测和26个变异效应任务的基准评估中，AlphaGenome在超过90%的情况下匹配或超越了专门的基线模型。它在性能上显著优于SpliceAI、ChromBPNet等最先进的模型，同时能够在不到一秒的时间内完成变异效应扫描——将计算机模拟假设测试从几分钟或几小时缩短到实时速度。
2025年的基因组学市场正处于拐点：云测序成本在过去五年中减半，单细胞和长读长技术已成为常规，多组学数据集激增。然而，分析瓶颈限制了原始数据转化为可操作见解的能力。AlphaGenome的到来恰逢生物技术和制药公司对可扩展、AI驱动的解读需求增加之时，弥合了从变异发现到生物学理解之间的差距。其标准化和加速调控变异注释的能力有望催化下一代诊断工具、精准治疗和合成生物学平台的发展，在数据饱和的市场中重新定义竞争优势。
DeepMind的预览API为非商业研究人员提供了对AlphaGenome的早期访问权限，使得大规模调控预测得以普及。从在疾病队列中精确定位因果非编码突变到设计具有特定细胞类型特异性的合成增强子，这个开放的沙盒邀请学术界和工业界的协作突破。
如果说AlphaFold解码了蛋白质结构，那么AlphaGenome现在正在解读调控代码——即控制基因表达的“暗物质”。随着单细胞、长读长和跨物种数据集的激增，该模型的可扩展架构承诺无缝集成新的模态。基因组学的未来是计算导向的，而AlphaGenome照亮了前进的道路：这是走向理解和最终重写生命语言的知识和技术飞跃。
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