AlphaGenome Atlas 预测所有 90 亿人类 DNA 变体的影响

Google DeepMind 于 2026 年 9 月 8 日推出了 AlphaGenome Atlas，这是一款平台，收录了对人类基因组中所有 90 亿可能的单碱基 DNA 变体的预测分子效应，并配备了全新的变体排名评分以及一篇配套技术论文。

该资源通过对 AlphaGenome（实验室的序列到功能模型）在全基因组范围内进行预测预计算而构建，而不是一次只对单个变体运行模型。DeepMind 的公告将 Atlas 描述为关于遗传突变如何影响分子生物学的最全面目录。生成的数据集约为 1 PB，公司称其规模是 2022 年扩展的 AlphaFold 数据库的 30 倍以上。

Atlas 包含的内容

根据技术论文，团队在全人类基因组上进行了计算机模拟的饱和突变实验，生成了对 hg38 参考组装中每一种可能的单核苷酸变体以及在 gnomAD、UK Biobank 和 All of Us 人群数据集中观察到的超过一亿个插入和缺失的预测。每个变体平均包含约 27,000 条特定实验的标量预测，覆盖数百种人类和小鼠的细胞类型与组织。

除了原始预测外，DeepMind 还发布了 AlphaGenome Variant Impact（AVI）评分，该评分将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测、保守性以及蛋白质功能丧失特征压缩为每个变体的单一数值。每个 AVI 评分都配有特征归因，能够将其分解为驱动该评分的分子过程，如 RNA 剪接或基因表达。Atlas 还收录了 2,601 条重复出现的 DNA 序列基序——基因组的调控“词汇”，并在不同细胞类型中标注了其位置。DeepMind 表示，AVI 评分适用于约占基因组 2% 的编码区以及 98% 的非编码区，论文报告了在变体致病性和罕见疾病基准测试中的最先进表现，且在非编码变体上取得了最大的提升。

早期研究应用

DeepMind 表示，已有外部合作伙伴使用该资源。与 GREGoR 联盟合作时，Broad Institute 的 Laura Covill 与 Anne O’Donnell-Luria 将 AVI 评分用于未解决的罕见疾病案例，并优先关注 DNM1 基因中的一个深层内含子变体，该基因与癫痫性脑病密切相关。底层的 AlphaGenome 预测显示，该变体在大脑中特异性地产生了一个隐蔽的剪接位点，使得产生的蛋白质延长了 13 个氨基酸，论文指出实验筛选验证了该预测，并发现了具有类似效应的邻近变体，支持其为可能致病（Likely Pathogenic）分类。

在埃克塞特大学，医学研究委员会（MRC）研究员 Gareth Hawkes 将 Atlas 应用于超过 54,000 名 UK Biobank 参与者的全基因组数据。通过根据预测的分子效应对罕见变体进行分组，Hawkes 发现了比原本可检测到的多出 22% 的非编码遗传关联，这些关联涉及血液循环蛋白水平，定位了包括与衰老相关的 PLA2G7 和细胞氧感受器 EGLN1 在内的调控变体。针对 Atlas 预测的最具影响力的 1% 非编码变体，他还识别出 19 个与体质指数（BMI）相关的遗传区域。在 Stowers 医学研究所，Julia Zeitlinger 与 Melanie Weilert 利用基序资源对转录因子进行分类，区分了仅影响 DNA 可及性与能够同时开启或关闭基因的转录因子。

可用性与声明的限制

AlphaGenome Atlas 网站自 2026 年 9 月 8 日起向非商业研究开放，同时提供 AlphaGenome API 以及 Google Antigravity（公司自主开发平台）中的一项功能。DeepMind 表示，Google Cloud 上的商业访问即将上线，技术论文指出，AVI 评分的静态下载采用宽松许可，可用于商业和非商业用途。

作者在论文中指出，Atlas 和 AVI 仅是用于预测分子效应的研究工具，只能作为临床诊断证据链的一环，单独并不足以作为充分证据。DeepMind 的免责声明补充说明，AlphaGenome 尚未经过验证或获批用于任何临床用途。论文还提到 AlphaGenome 训练数据存在缺口，包括缺失的细胞类型和非聚腺苷酸化 RNA，并表示团队将此第一代 Atlas 视为一个基线，随着底层模型的改进，其精度将不断提升。