米Google DeepMindは2026年11月11日、DNA配列の変化がヒトの特定の細胞種別や組織状態に及ぼす影響を高精度に予測する次世代AIモデル「AlphaGenome 2」を発表しました。タンパク質構造予測のAlphaFoldに続き、ゲノム配列の微小な差異が細胞の機能変化や疾患を引き起こすメカニズムを分子レベルで解明する基盤となります。
従来のゲノム解析モデルは、組織全体の平均的な発現傾向を捉えるにとどまり、免疫細胞や神経細胞など細胞の種類ごとに異なる遺伝子の活性化状態を判別することが困難でした。AlphaGenome 2は、ヒトおよびマウスの68組織にわたる1億件以上の単一細胞（シングルセル）プロファイルを学習データに採用。細胞ごとの固有な遺伝子制御ネットワークを緻密にシミュレーションします。
性能検証において、免疫細胞における発現変異の原因を特定する割合が従来モデルの16%から約2倍の30%へと大幅に向上しました。さらに遺伝子のオンオフを制御する「DNAメチル化」の化学修飾予測にも新たに対応。研究者が自身の実験データを入力するだけで、追加学習を必要とせず未知の細胞状態へ即座に適応できる柔軟性を備えています。
本モデルは非営利の学術研究機関に向けて「AlphaGenome API」経由で提供が開始され、商用研究向けにも限定プレビューが順次提供されます。難病の早期診断技術や標的創薬の成功率を飛躍的に高める生命科学の新たなマイルストーンとして、世界中の医学・創薬コミュニティから絶大な期待が寄せられています（一次ソース：Google DeepMind 公式発表（英文））。