Google DeepMind、ゲノム解析AI「AlphaGenome」を非営利研究向けに提供開始　人類の遺伝情報理解を加速

2025年6月25日、米Google傘下のGoogle DeepMindは、ゲノム解読を支援するAIツール「AlphaGenome」の非商用研究向けプレビュー提供を開始した。
DNA変異が生体に与える影響を迅速かつ高精度に予測する技術として注目を集めている。

DNA変異の影響を高精度予測　新AIモデル「AlphaGenome」登場

Google DeepMindは、DNA配列における変異が生物学的プロセスにどう関わるかを予測するAI「AlphaGenome」を発表した。ゲノムを「細胞の取り扱い説明書」としながらも、その内容を理解することは長らく生物学の未解決課題とされてきた。

AlphaGenomeは、大規模な実験データに基づいて訓練され、最大100万塩基対という長いDNA配列を処理可能。数千におよぶ分子特性を予測し、変異あり・なしの配列を比較することで、その影響を定量的に評価できる。

実際、既存の予測モデルと比較しても優れた性能を示しており、24種類のベンチマークのうち22項目で最高スコアを記録した。また、バリアントによる制御効果の予測でも、26評価中24項目で最上位と同等以上の結果を残している。

一方で、遠隔領域にある制御要素の相互作用など、長距離的な因果関係の解析には課題が残る。加えて、個人ゲノムに特化した設計ではなく、疾患との直接的な関係を示すには限界もある。

予測精度と研究応用で期待集まる　個人医療や種間展開へ発展も

AlphaGenomeの最大の利点は、従来数時間を要していたゲノム解析を数秒で実行できる点にある。これにより、研究者はDNA変異が分子機能に与える影響を迅速に可視化でき、創薬や疾患研究のスピード向上が期待される。

非営利研究者に向けてAPI形式で公開された今回のモデルは、今後、トレーニングデータの拡充や対応モダリティの追加によって、よりスケーラブルなアーキテクチャへと進化する見通しだ。
異なる種への対応や、より長距離的な配列解析が実現すれば、生命科学全体への波及効果はさらに広がるだろう。

ただし、個別の診断・治療に直接用いるためには、さらなる検証と設計変更が必要となる。現時点ではあくまで研究用途に限定された提供であり、臨床応用には慎重な姿勢が求められる。

それでも、AIによる分子生物学の高速化は大きなパラダイムシフトを促す可能性があり、今後の研究者や製薬業界の活用次第では、個別化医療や未知疾患の解明にも道を開くことができるだろう。