AlphaGenome 2 : DeepMind affine la prédiction des effets de l’ADN selon les cellules
Le 11 novembre 2026, Google DeepMind a présenté AlphaGenome 2, un modèle destiné à prédire comment des variations de l’ADN modifient l’activité des gènes dans différents types et états cellulaires. L’équipe, qui collabore notamment avec des chercheurs britanniques, annonce un accès par API pour la recherche non commerciale et un aperçu privé pour la recherche commerciale.
Le modèle prend en compte une séquence d’un million de lettres d’ADN et une condition biologique précise. Son entraînement mobilise plus de 107 millions de profils cellulaires humains et murins. Sur TenK10K, un jeu de données concernant 28 types de cellules immunitaires, DeepMind rapporte l’identification de 30 % des variants causaux évalués, contre 16 % pour la comparaison avec la version précédente adaptée aux données unicellulaires. Ces chiffres proviennent des évaluations de l’équipe, non d’un essai indépendant.
L’intérêt est de mieux orienter les expériences : un variant peut agir dans une cellule et pas dans une autre. Les prédictions ne démontrent toutefois pas, à elles seules, un mécanisme biologique ni l’efficacité d’un traitement. L’outil n’est ni validé ni approuvé pour le diagnostic ou un usage clinique.
Sources :
