Principais destaques
- Mais precisão na genética: novo modelo identifica quase o dobro de variantes associadas à alteração da expressão gênica em comparação com a primeira versão.
- Análise por tipo de célula: AlphaGenome 2 consegue investigar como uma mesma sequência de DNA se comporta em diferentes tecidos e estados celulares.
- Potencial para novos medicamentos: tecnologia pode ajudar pesquisadores a identificar quais células e genes estão envolvidos no desenvolvimento de doenças.
O Google DeepMind quer aproximar ainda mais a inteligência artificial da compreensão do funcionamento do corpo humano. A empresa apresentou nesta quarta-feira, 11 de novembro, o AlphaGenome 2, uma nova versão de seu modelo de IA desenvolvido para investigar como alterações no DNA influenciam o comportamento das células e podem contribuir para o surgimento de doenças.
A novidade representa uma mudança importante em relação ao modelo original. Em vez de analisar milhares de experimentos em paralelo, o AlphaGenome 2 consegue direcionar suas previsões para um tecido, tipo celular ou estado específico.
Na prática, isso permite investigar uma questão fundamental para a genética: por que uma mesma alteração no DNA pode produzir efeitos diferentes dependendo da célula em que acontece?
🧬 O DNA não funciona da mesma maneira em todas as células
Embora praticamente todas as células do corpo humano compartilhem o mesmo material genético, elas não utilizam os mesmos genes da mesma maneira.
Uma célula do sistema imunológico, por exemplo, apresenta um comportamento bastante diferente de uma célula muscular ou cerebral. Parte dessa diferença está relacionada à maneira como os genes são ativados, desativados e regulados.
É justamente nesse ponto que o AlphaGenome 2 pretende avançar.
O modelo recebe uma sequência de DNA com até um milhão de letras e uma informação adicional que determina o contexto da análise: o tecido, o tipo de célula ou seu estado biológico.
🔎 O que muda na prática: em vez de oferecer uma previsão genérica sobre determinado trecho do DNA, a ferramenta consegue investigar como uma variante genética pode interferir no funcionamento de células específicas.
Essa abordagem também permite estudar alterações que, embora estejam presentes no código genético, só produzem consequências relevantes em determinadas condições celulares.
📊 Mais de 107 milhões de perfis celulares no treinamento
O desempenho do AlphaGenome 2 está relacionado à escala de dados utilizada em seu desenvolvimento.
Segundo a DeepMind, o modelo foi treinado com mais de 107 milhões de perfis de células individuais, provenientes de humanos e camundongos, abrangendo 68 tecidos.
A nova versão também ampliou a quantidade de informações biológicas que consegue prever.
Entre os avanços está a inclusão da metilação do DNA, um mecanismo químico que participa da regulação da atividade dos genes.
O modelo também apresentou resultados superiores na identificação de variantes genéticas potencialmente associadas a doenças.
Os números mostram a evolução
Um dos testes realizados pela DeepMind utilizou o conjunto de dados TenK10K, que reúne informações de 28 tipos de células do sistema imunológico.
| Indicador | AlphaGenome original | AlphaGenome 2 |
|---|---|---|
| Identificação de variantes causais | 16% | 30% |
| Previsão de efeitos direcionais nos genes | 23% | 43% |
Resultados apresentados pela DeepMind para o teste TenK10K.
O resultado representa um avanço expressivo. A identificação de variantes causais praticamente dobrou, enquanto a capacidade de prever a direção dos efeitos sobre os genes também apresentou uma melhora significativa.
💡 O detalhe mais interessante: o AlphaGenome 2 consegue trabalhar com novos dados de células individuais usando apenas algumas dezenas de células, sem precisar passar por um novo treinamento completo.
Isso pode facilitar a aplicação do modelo em pesquisas com amostras específicas, nas quais a quantidade de material biológico disponível é limitada.
🦠 O que a covid-19 tem a ver com essa tecnologia?
Um dos exemplos apresentados pela DeepMind envolve uma variante genética associada a casos graves de covid-19.
Em seus testes, o AlphaGenome 2 identificou que essa variante interfere na atividade dos genes de maneira mais intensa em células T ativadas por vacinação.
O exemplo ajuda a demonstrar por que analisar o contexto celular é tão importante.
Uma variante genética não precisa produzir o mesmo efeito em todas as células. Dependendo do ambiente biológico, ela pode provocar alterações mais intensas em determinados grupos celulares.
Essa capacidade pode ajudar pesquisadores a compreender melhor os mecanismos envolvidos em doenças complexas e identificar quais células devem ser investigadas com maior atenção.
💊 Uma ponte entre genética e desenvolvimento de medicamentos
O avanço também interessa diretamente à indústria farmacêutica.
Isso porque desenvolver um medicamento exige compreender não apenas qual gene está relacionado a uma doença, mas também quais proteínas e tipos celulares participam do processo.
Žiga Avsec, líder de genômica da DeepMind, explicou ao The Verge que essa especificidade é particularmente importante para o desenvolvimento de medicamentos.
O pesquisador também destacou uma limitação: as previsões do AlphaGenome 2 são mais caras computacionalmente.
Por esse motivo, a nova versão não deve substituir imediatamente o modelo anterior. O custo de processamento, inclusive, teria inviabilizado a criação de um atlas de todo o genoma semelhante ao lançado pela DeepMind em setembro.
A precisão adicional tem um preço: quanto mais específico é o contexto biológico analisado, maior pode ser o custo computacional para produzir as previsões.
Sarah Teichmann, cofundadora do projeto Human Cell Atlas, também destacou a capacidade de adaptação do modelo a novos dados de células individuais sem a necessidade de retreinamento.
🔬 Pesquisadores já podem experimentar o AlphaGenome 2
A DeepMind disponibilizou o modelo para pesquisadores por meio da API do AlphaGenome.
O acesso para trabalhos não comerciais já está disponível, enquanto a utilização em pesquisas comerciais permanece em prévia privada.
É importante observar uma ressalva: o AlphaGenome 2 foi desenvolvido para pesquisa científica. A tecnologia não foi validada nem aprovada para utilização clínica ou diagnóstico médico.
Portanto, seus resultados não devem ser interpretados como diagnósticos ou recomendações de tratamento.
🚀 O próximo passo pode ser criar células virtuais
A DeepMind também prepara uma expansão do ecossistema em torno do modelo.
A empresa pretende disponibilizar o AlphaGenome 2 Skills na Google Antigravity, sua plataforma de desenvolvimento com agentes de inteligência artificial.
Além disso, a companhia já calculou previsões de variantes genéticas associadas a características biológicas em centenas de condições envolvendo diferentes células e tecidos.
Peter Donnelly, CEO da Genomics Limited, classificou a tecnologia como um avanço importante e afirmou que sua empresa pretende incorporá-la à plataforma Mystra.
Mas existe uma perspectiva ainda maior.
🧠 O horizonte das células virtuais: segundo Avsec, modelos como o AlphaGenome 2 poderão contribuir futuramente para a criação de células virtuais, simulações digitais capazes de representar o funcionamento de sistemas biológicos.
A ideia é permitir que cientistas investiguem como alterações genéticas afetam o comportamento celular antes mesmo de realizar determinados experimentos físicos.
Ainda há um longo caminho até que essas simulações reproduzam toda a complexidade de uma célula humana. Mas, ao conseguir relacionar sequências genéticas a contextos celulares específicos, o Google DeepMind dá mais um passo nessa direção.
