AlphaGenome 2 能猜出一个突变会影响哪种细胞，训练用了 1.07 亿个单细胞

人体每个细胞的 DNA 都一样，但同一个突变，可能只在心肌细胞里出事，在免疫细胞里什么都不发生。

Google DeepMind 新发布的 AlphaGenome 2 要解决的就是这个问题：预测 DNA 序列和突变，在具体某一种细胞、某一种状态下会产生什么影响。

上一代只能看整块组织，所以那些只在一种细胞里起作用的突变容易被漏掉。新版本用了 68 种组织、超过 1.07 亿个单细胞的图谱训练，样本覆盖人和小鼠。

效果上，在一张包含 28 种免疫细胞的图谱上，它找出的会改变基因活性的突变占 30%，上一代是 16%，接近翻倍。它还在计算机测试里复现了一个最近的发现：某个和炎症性肠病有关的突变，只在特定的肠道免疫细胞里让一个基因变活跃，其他细胞基本不受影响。

对实验室更实用的一点：研究者只要拿自己几十个细胞的数据，比如打完疫苗之后的免疫细胞，就能直接喂给它分析，不需要重新训练。它还能推测实验数据里缺失的部分。

预测指标包括基因表达、染色质可及性、DNA 甲基化等。

模型现在通过 AlphaGenome API 向非商业研究开放。DeepMind 也说得很清楚，它没有被批准用于临床或诊断。从“哪种细胞出了问题”到“怎么治”，中间还隔着很长一段湿实验。