利用 AlphaGenome 和其他人工智能模型的黑客马拉松正在寻找那些难以诊断的毁灭性疾病的遗传原因。
去年，100 多名研究人员自愿把自己锁在一个房间里，以攻克医学界一些最棘手的难题，他们求助于人工智能。
作为一项名为“未确诊疾病黑客马拉松”的计划的一部分，研究人员部署了 AlphaGenome——一种由谷歌 DeepMind 在伦敦开发的 AI 模型，该模型于 1 月28日在《自然》杂志上进行了描述。
AlphaGenome 是一款人工智能工具，于去年向科学家开放。它可以预测非编码 DNA 序列中突变的各种影响，包括它们如何影响附近基因的活性。
破译人类基因组中不编码蛋白质的98%序列是生物学面临的重大挑战之一。这些序列中的突变尤其令研究人员感到棘手，因为他们需要揭示罕见病（通常是致命疾病）的遗传基础。
“坦白说，这些变异病例通常会被分诊处理，”明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所的生物信息学家埃里克·克利说道，他曾于去年九月共同领导了“未确诊黑客马拉松”。
未确诊的罕见病
此次在罗切斯特梅奥诊所举办的为期三天的活动，以及此前在欧洲举办的两场黑客马拉松，均由威廉基金会组织。威廉基金会是一家位于瑞典布罗特比的慈善机构，致力于帮助受未确诊罕见病影响的家庭。该基金会由海伦和米克·塞德罗斯夫妇创立，他们的四个孩子中有三个因未确诊的疾病去世。基金会以他们16岁时去世的长子的名字命名。
大约有3.5亿人患有未确诊的罕见病，但只有一小部分人能通过基因组测序等现有技术得到诊断。“如果你没有得到诊断，你就会被落下，”海伦·塞德罗斯说。DeepMind 的新型 AlphaGenome 人工智能着手研究我们 DNA 中的“暗物质”。
罕见病的诊断工作通常集中于基因组蛋白质编码区域（称为外显子组）的突变。为了检验 AlphaGenome 能否帮助解读非编码变异的影响，Klee 在 2025 年 9 月的黑客马拉松之前，测试了该软件对一个他和同事已与某位患者的诊断结果相关的变异的预测能力。
实验表明，该突变改变了心肌细胞中的基因表达，但并未改变神经细胞中的基因表达，这与患者出现的症状相符。Klee表示，AlphaGenome对该变异体影响的预测也支持了这一结论。
诊断黑客马拉松
克利表示，在梅奥诊所的黑客马拉松上，研究人员利用AlphaGenome来研究几种疾病。这些疾病通常发生在携带一个“隐性”基因突变拷贝的患者身上，如果另一个基因拷贝发生突变，就可能导致疾病。研究人员使用这款人工智能工具来预测可疑的非编码变异的影响，然后观察它们是否会导致疾病。然而，克利说，这些预测最终都没有得出任何诊断结果。
在“未确诊疾病黑客马拉松”活动中，共有29种疾病被纳入研究范围。其中6种疾病在活动中通过其他方法确诊，另有1种疾病已被证实与基因突变有关。Klee希望进一步的RNA表达数据能够很快证实第8种疾病的诊断。下一届“未确诊疾病黑客马拉松”将于2月3日至5日在印度海得拉巴举行。
克利希望，当其他方法失效时，AlphaGenome和其他人工智能工具能够很快在罕见病诊断中发挥作用。通过这次黑客马拉松，数十位罕见病研究人员现在已经体验过该工具。“我们为来自世界各地的100多人打开了一扇门，让他们了解如何使用像AlphaGenome这样的工具，”克利说道。超越AlphaFold：人工智能如何解码基因组语法
在 2024 年于荷兰举办的上一届“未确诊疾病黑客马拉松”中，研究人员使用谷歌 DeepMind 的 AlphaMissense 模型来解读蛋白质序列改变突变的影响。该活动帮助诊断出一位患有罕见疾病——罗特蒙德-汤姆森综合征的患者，该疾病会影响眼睛、皮肤和其他器官系统²。
去年，一个研究团队使用另一个人工智能模型 popEVE 来预测此类“错义”突变的影响，利用发育障碍患者的基因组数据，识别出 100 多个潜在的致病基因3。他们现在正与塞内加尔的研究人员合作，以帮助诊断罕见疾病。
谷歌DeepMind已发布AlphaGenome的底层代码和权重，供非商业用途，这将使研究人员更容易定制该模型，以辅助诊断罕见疾病。Klee表示，在去年的黑客马拉松活动中，研究人员使用该模型一次预测一个特定变异的影响，但如果能够同时评估多个突变，将会更有用。
利用 AlphaGenome 和其他人工智能模型的黑客马拉松正在寻找那些难以诊断的毁灭性疾病的遗传原因。
去年，100 多名研究人员自愿把自己锁在一个房间里，以攻克医学界一些最棘手的难题，他们求助于人工智能。
作为一项名为“未确诊疾病黑客马拉松”的计划的一部分，研究人员部署了 AlphaGenome——一种由谷歌 DeepMind 在伦敦开发的 AI 模型，该模型于 1 月28日在《自然》杂志上进行了描述。
AlphaGenome 是一款人工智能工具，于去年向科学家开放。它可以预测非编码 DNA 序列中突变的各种影响，包括它们如何影响附近基因的活性。
破译人类基因组中不编码蛋白质的98%序列是生物学面临的重大挑战之一。这些序列中的突变尤其令研究人员感到棘手，因为他们需要揭示罕见病（通常是致命疾病）的遗传基础。
“坦白说，这些变异病例通常会被分诊处理，”明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所的生物信息学家埃里克·克利说道，他曾于去年九月共同领导了“未确诊黑客马拉松”。
未确诊的罕见病
此次在罗切斯特梅奥诊所举办的为期三天的活动，以及此前在欧洲举办的两场黑客马拉松，均由威廉基金会组织。威廉基金会是一家位于瑞典布罗特比的慈善机构，致力于帮助受未确诊罕见病影响的家庭。该基金会由海伦和米克·塞德罗斯夫妇创立，他们的四个孩子中有三个因未确诊的疾病去世。基金会以他们16岁时去世的长子的名字命名。
大约有3.5亿人患有未确诊的罕见病，但只有一小部分人能通过基因组测序等现有技术得到诊断。“如果你没有得到诊断，你就会被落下，”海伦·塞德罗斯说。DeepMind 的新型 AlphaGenome 人工智能着手研究我们 DNA 中的“暗物质”。
罕见病的诊断工作通常集中于基因组蛋白质编码区域（称为外显子组）的突变。为了检验 AlphaGenome 能否帮助解读非编码变异的影响，Klee 在 2025 年 9 月的黑客马拉松之前，测试了该软件对一个他和同事已与某位患者的诊断结果相关的变异的预测能力。
实验表明，该突变改变了心肌细胞中的基因表达，但并未改变神经细胞中的基因表达，这与患者出现的症状相符。Klee表示，AlphaGenome对该变异体影响的预测也支持了这一结论。
诊断黑客马拉松
克利表示，在梅奥诊所的黑客马拉松上，研究人员利用AlphaGenome来研究几种疾病。这些疾病通常发生在携带一个“隐性”基因突变拷贝的患者身上，如果另一个基因拷贝发生突变，就可能导致疾病。研究人员使用这款人工智能工具来预测可疑的非编码变异的影响，然后观察它们是否会导致疾病。然而，克利说，这些预测最终都没有得出任何诊断结果。
在“未确诊疾病黑客马拉松”活动中，共有29种疾病被纳入研究范围。其中6种疾病在活动中通过其他方法确诊，另有1种疾病已被证实与基因突变有关。Klee希望进一步的RNA表达数据能够很快证实第8种疾病的诊断。下一届“未确诊疾病黑客马拉松”将于2月3日至5日在印度海得拉巴举行。
克利希望，当其他方法失效时，AlphaGenome和其他人工智能工具能够很快在罕见病诊断中发挥作用。通过这次黑客马拉松，数十位罕见病研究人员现在已经体验过该工具。“我们为来自世界各地的100多人打开了一扇门，让他们了解如何使用像AlphaGenome这样的工具，”克利说道。超越AlphaFold：人工智能如何解码基因组语法
在 2024 年于荷兰举办的上一届“未确诊疾病黑客马拉松”中，研究人员使用谷歌 DeepMind 的 AlphaMissense 模型来解读蛋白质序列改变突变的影响。该活动帮助诊断出一位患有罕见疾病——罗特蒙德-汤姆森综合征的患者，该疾病会影响眼睛、皮肤和其他器官系统²。
去年，一个研究团队使用另一个人工智能模型 popEVE 来预测此类“错义”突变的影响，利用发育障碍患者的基因组数据，识别出 100 多个潜在的致病基因3。他们现在正与塞内加尔的研究人员合作，以帮助诊断罕见疾病。
谷歌DeepMind已发布AlphaGenome的底层代码和权重，供非商业用途，这将使研究人员更容易定制该模型，以辅助诊断罕见疾病。Klee表示，在去年的黑客马拉松活动中，研究人员使用该模型一次预测一个特定变异的影响，但如果能够同时评估多个突变，将会更有用。
