AlphaGenome 2 ya está aquí.
AlphaGenome 2 ya está aquí. Google DeepMind anunció este miércoles 11 de noviembre la versión mejorada de su modelo de inteligencia artificial diseñado para predecir cómo las secuencias de ADN y sus variaciones afectan a tipos específicos de células humanas, una herramienta que la compañía presenta como una vía potente para descubrir los factores celulares que provocan las enfermedades.
La diferencia frente a la versión anterior está en la escala y en el detalle. El modelo fue entrenado con más de 100 millones de perfiles celulares individuales procedentes de 68 tejidos, incluidos datos del Human Cell Atlas, la iniciativa internacional que está cartografiando todos los tipos celulares del cuerpo humano para transformar la comprensión de la salud y la enfermedad. Con esa base, la IA ya no mira el genoma como un bloque general, sino célula por célula.
AlphaGenome 2 identifica casi el doble de variantes
Según la compañía, AlphaGenome 2 supone «una mejora sustancial» en el rendimiento predictivo de las variantes genéticas. Permite a los investigadores predecir los efectos de esas variantes en células relevantes para cada enfermedad, efectos que en los modelos de tejidos generales pasarían por alto, y también realizar predicciones sobre estados celulares y de enfermedad que el modelo no había visto antes.
El dato que resume el salto es contundente: la nueva versión identifica casi el doble de variantes que modifican la expresión génica en las células, en comparación con el modelo anterior. Además, puede analizar experimentos nuevos sin necesidad de volver a entrenarse, lo que acorta los tiempos de trabajo de los laboratorios que lo utilicen en sus investigaciones.
De la primera versión al atlas de 9.000 millones de cambios
La historia viene de 2025, cuando Google lanzó AlphaGenome para predecir cómo las variantes del ADN afectan a la actividad molecular en una amplia gama de tejidos; en enero de este año, la compañía publicó los detalles de esa primera IA en la revista Nature. Después amplió su alcance con AlphaGenome Atlas, una plataforma que contiene predicciones para los 9.000 millones de posibles cambios de una sola letra en el genoma humano.
Estas herramientas ayudan a los investigadores a priorizar e interpretar los efectos de las variantes genéticas, impulsando descubrimientos en enfermedades raras, rasgos complejos y biología fundamental. Es el mismo terreno de la investigación biomédica que avanza en frentes como la vacuna contra el chikunguña que mantiene su eficacia cinco años después de una sola dosis, aunque en este caso el trabajo ocurre en el terreno de los datos y no en el del ensayo clínico.
Disponible para investigar, todavía no para diagnosticar
AlphaGenome 2 ya está disponible para la investigación no comercial a través de la API de AlphaGenome, y en versión preliminar privada para la investigación comercial. La propia compañía marca el límite con claridad: AlphaGenome y AlphaGenome 2 están destinados exclusivamente a fines de investigación y no han sido validados ni aprobados para su uso clínico o diagnóstico.
«Esperamos ver cómo los investigadores de toda la comunidad utilizan AlphaGenome 2 y sus predicciones mejoradas, específicas para cada tipo celular, para descubrir cómo actúan las variantes genéticas en las distintas células, y qué nos revela esto sobre la biología fundamental y las enfermedades», apuntan desde la compañía en su comunicado. A medida que los científicos cartografíen una mayor parte del cuerpo humano a nivel de célula individual, añaden, los modelos de inteligencia artificial seguirán ganando potencia.
El anuncio llega mientras la inteligencia artificial se expande también hacia la regulación y la seguridad, como ocurrió con la creación en Nueva York del primer centro estatal de Estados Unidos para evaluar la seguridad de la IA. En el caso de DeepMind, la apuesta es otra: poner la IA a leer el libro de instrucciones de la vida, letra por letra y célula por célula, para que la medicina entienda antes dónde nace una enfermedad.
