AlphaGenome Atlas sagt die Auswirkungen aller 9 Milliarden menschlichen DNA-Varianten voraus

Google DeepMind stellte am 8. September 2026 den AlphaGenome Atlas vor, eine Plattform, die vorhergesagte molekulare Effekte für alle 9 Milliarden möglichen ein‑Buchstaben‑DNA‑Varianten im menschlichen Genom enthält, begleitet von einem neuen Varianten‑Ranking‑Score und einem begleitenden Fachpapier.

Die Ressource wurde erstellt, indem die Vorhersagen von AlphaGenome, dem Sequenz‑zu‑Funktion‑Modell des Labors, für das gesamte Genom vorab berechnet wurden, anstatt das Modell Variante für Variante laufen zu lassen. DeepMinds Ankündigung beschreibt den Atlas als den umfassendsten Katalog darüber, wie genetische Mutationen die Molekularbiologie beeinflussen. Der resultierende Datensatz umfasst etwa 1 Petabyte, was das Unternehmen zufolge mehr als 30‑mal größer ist als die AlphaFold‑Datenbank, die es 2022 erweitert hat.

Was der Atlas enthält

Laut dem Fachpapier führte das Team eine in‑silico‑Sättigungsmutagenese über das gesamte menschliche Genom durch und erzeugte Vorhersagen für jede mögliche Einzel‑Nukleotid‑Variante in der hg38‑Referenzassemblierung sowie für mehr als 100 Millionen Insertionen und Deletionen, die in den Bevölkerungsdatensätzen gnomAD, UK Biobank und All of Us beobachtet wurden. Jede Variante enthält im Durchschnitt 27 000 experiment‑spezifische skalare Vorhersagen, die Hunderte von menschlichen und murinen Zelltypen und Geweben abdecken.

Zusätzlich zu den Rohvorhersagen veröffentlichte DeepMind den AlphaGenome Variant Impact (AVI)-Score, der AlphaGenome‑ und AlphaMissense‑Vorhersagen mit Konservierungs‑ und Protein‑Loss‑of‑Function‑Merkmalen zu einer einzigen Zahl pro Variante zusammenfasst. Jeder AVI‑Score wird mit Merkmals‑Attributionen gekoppelt, die ihn in die molekularen Prozesse zerlegen, die ihn antreiben, wie z. B. RNA‑Spleißen oder Genexpression. Der Atlas enthält zudem ein Kompendium von 2 601 wiederkehrenden DNA‑Sequenzmotiven, den regulatorischen „Wörtern“ des Genoms, deren Positionen über Zelltypen hinweg kartiert sind. DeepMind gibt an, dass der AVI‑Score sowohl in den kodierenden Regionen, die etwa 2 % des Genoms ausmachen, als auch in den nicht‑kodierenden 98 % funktioniert, und das Papier berichtet von einer Spitzenleistung bei Varianten‑Pathogenitäts‑ und seltene‑Krankheiten‑Benchmarks, wobei die größten Fortschritte bei nicht‑kodierenden Varianten erzielt wurden.

Frühe Forschungsanwendungen

DeepMind berichtet, dass externe Mitarbeitende die Ressource bereits genutzt haben. In Zusammenarbeit mit dem GREGoR‑Konsortium setzten Laura Covill und Anne O’Donnell‑Luria vom Broad Institute den AVI‑Score bei ungelösten seltenen Krankheitsfällen ein und priorisierten eine tiefliegende intronische Variante im DNM1‑Gen, das stark mit einer epileptischen Enzephalopathie assoziiert ist. Die zugrunde liegenden AlphaGenome‑Vorhersagen zeigten, dass die Variante eine gehirnspezifische kryptische Spleißstelle erzeugte, die das resultierende Protein um 13 Aminosäuren verlängerte, und das Papier berichtet, dass experimentelle Screens die Vorhersage bestätigten und benachbarte Varianten mit ähnlichen Effekten identifizierten, was eine wahrscheinlich pathogene Klassifizierung unterstützt.

An der University of Exeter nutzte der Medical Research Council‑Stipendiat Gareth Hawkes den Atlas für Ganzgenom‑Daten von mehr als 54 000 Teilnehmenden der UK Biobank. Durch die Gruppierung seltener Varianten nach ihren vorhergesagten molekularen Effekten entdeckte Hawkes 22 % mehr nicht‑kodierende genetische Assoziationen mit zirkulierenden Proteinspiegeln, als sonst nachweisbar gewesen wären, und identifizierte regulatorische Varianten, die Proteine wie PLA2G7 (mit Alterungsprozessen assoziiert) und EGLN1 (ein zellulärer Sauerstoffsensor) beeinflussen. Indem er sich auf die 1 % der nicht‑kodierenden Varianten konzentrierte, die der Atlas als am wirkungsvollsten vorhersagt, identifizierte er zudem 19 genetische Regionen, die mit dem Body‑Mass‑Index assoziiert sind. Am Stowers Institute for Medical Research nutzten Julia Zeitlinger und Melanie Weilert die Motiv‑Ressource, um zu unterscheiden, welche Transkriptionsfaktoren nur die DNA‑Zugänglichkeit beeinflussen und welche zusätzlich Gene ein‑ und ausschalten können.

Verfügbarkeit und angegebene Grenzen

Die AlphaGenome Atlas‑Website ist ab dem 8. September 2026 für nicht‑kommerzielle Forschungszwecke geöffnet, zusammen mit der AlphaGenome‑API und einer Fähigkeit in Google Antigravity, der agentischen Entwicklungsplattform des Unternehmens. DeepMind erklärte, dass der kommerzielle Zugriff über Google Cloud in Kürze verfügbar sein wird, und das Fachpapier weist darauf hin, dass ein statischer Download der AVI‑Scores permissiv für kommerzielle und nicht‑kommerzielle Nutzung lizenziert ist.

Die Autoren geben im Papier an, dass Atlas und AVI Forschungswerkzeuge seien, die molekulare Effekte vorhersagen und nur als Teil der Evidenzkette zu klinischen Diagnosen dienen können, jedoch nicht allein ausreichende Evidenz darstellen. DeepMinds Haftungsausschluss ergänzt, dass AlphaGenome weder validiert noch für irgendeine klinische Anwendung zugelassen sei. Das Papier weist zudem Lücken in den Trainingsdaten von AlphaGenome hin, darunter fehlende Zelltypen und nicht‑polyadenylierte RNAs, und erklärt, dass das Team diesen Atlas der ersten Generation als Ausgangsbasis betrachtet, die mit fortschreitenden Modellen immer präziser werden wird.