DeepMind AlphaGenome横空出世！有望破解人类基因组98%非编码“暗物质”，开启AI驱动基因调控研究新时代

DeepMind AlphaGenome横空出世！有望破解人类基因组98%非编码“暗物质”，开启AI驱动基因调控研究新时代

来源：奇点糕 2025-06-27 13:42

《自然》杂志发表的评论文章称，AlphaGenome是破解基因组 98% 非编码“暗物质”的一把新钥匙。

2025年 6 月 25 日，谷歌DeepMind 团队推出了开创性的人工智能模型AlphaGenome，并在预印本平台同步发布了题为AlphaGenome: advancing regulatory variant effect prediction with a unified DNA sequence model的论文。

AlphaGenome 是新一代基因组 AI 模型，可以从最长可达 100 万个碱基的 DNA 序列出发，预测上千种与基因调控相关的分子属性，并快速评估单点变异的功能影响。得益于这种 长距离＋高精度 组合，再配上秒级的对照推理，模型可在瞬间给出任何单点突变对所有调控层面的功能分数！

在 22 项序列-功能与 26 项变异-效应基准测试里几乎全面领先，被认为可将非编码突变解析、靶点挖掘和基因调控疗法研发从 实验瓶颈 推进到 计算先行 的新阶段！

纪念斯隆-凯特琳癌症中心基因组学家 Caleb Lareau 评价称这项工作 是该领域的里程碑：首次把长程上下文、单碱基精度和跨任务最佳表现融于一体 。

《自然》杂志发表的评论文章称，AlphaGenome是破解基因组 98% 非编码 暗物质 的一把新钥匙。

在人类基因组草图问世近 25 年后，这部长达 31 亿 字母 的巨著仍有大片内容难以读懂，尤以占 98% 的非编码区最为棘手。这些基因暗区虽然不编码蛋白质，但却可以通过极为复杂的机制调控蛋白质编码进程。

非编码区域包含编码基因的启动子、增强子、剪接信号、三维折叠 拉链 等调控元件，大量全基因组关联研究（）发现，超过九成与复杂疾病相关的遗传信号都落在这些区域。非编码区域好比隐藏的调音台：微小突变可能就会改变基因何时、何地、以多大力度表达，牵动发育、、代谢乃至肿瘤发生的整体网络。

因此，深入解析非编码区域不仅能解释传统 蛋白序列无异常却患病 的谜团，还为靶点发现、基因调控疗法（如ASO、CRISPR-a/i）打开新通道，是医学不可或缺的突破口。

在 AlphaGenome 出现之前，研究者想要弄清非编码 DNA 对疾病的影响往往受限于 三大瓶颈 。

一是实验通量低：要验证一个远程增强子或剪接信号是否真能调节基因，需要逐级进行多项实验，动辄几个月，成本巨大。

第二，传统算法无法兼顾长度和精度。早期模型要么聚焦几百个碱基的小窗口却看不见长距离环路；要么增大到几十万碱基却丢失单碱基分辨率，无法同时捕捉微小突变和百万级上下文。

三是信息割裂，基因表达、染色质开放、转录因子结合和 3D 结构等调控读数被分散在不同数据库和独立工具里，缺乏 一站式 整合，给科研工作带来很多不便。

而AlphaGenome可以一次阅读最长 100 万个碱基的 DNA 片段，并且在单碱基分辨率上同时输出上千项读数：从转录起止位点、RNA 剪接量，到染色质开放度、3D 环路、蛋白结合位点等十多个调控模态。

得益于这种 长距离＋高精度 组合，再配上秒级的对照推理，模型可在瞬间给出任何单点突变对所有调控层面的功能分数。在 DeepMind 的演示中，AlphaGenome 准确预判了与相关的某些非编码突变会间接激活邻近致癌基因。

当然，目前的 AlphaGenome 还处于「婴儿」阶段。目前该模型仅使用人类与小鼠数据训练，尚未针对其他物种或个人基因组做全面验证；对跨越十万碱基以上的远程调控预测也仍待改进。

冷泉港实验室计算生物学家 Peter Koo 指出，AlphaGenome 还未纳入细胞动态变化因素，例如蛋白质水平和 DNA 化学修饰的时空波动。Koo 预计，未来研究人员将借助 AlphaGenome 设计精准调控 DNA 序列，或通过虚拟实验模拟细胞对遗传变动的反应。目前，非商业研究者已可通过编程接口访问模型，更完整的开放版本也在规划中。

DeepMind 也呼吁学术界通过新开放的 AlphaGenome API 共同验证与扩展模型，期望 与全球研究者一道，将对 DNA 指令的理解推向新的深度 ，并明确指出未来还将把模型能力延伸到更多物种、更多组织类型和更多调控模态，以支撑精准医学和合成生物学的下一波突破。

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