Google DeepMind, 세포 유형별 변이 영향 예측하는 AlphaGenome 2 발표

Google DeepMind는 2026년 11월 12일 DNA 서열의 변이가 특정 사람 세포 유형에 어떤 영향을 미치는지 예측하는 차세대 모델 "AlphaGenome 2"를 발표했다. 작년 공개된 AlphaGenome의 후속 모델이다. 거의 모든 세포는 같은 DNA를 갖지만, 심근세포, 피부세포, 면역세포 등은 작동하는 유전자가 달라서 같은 변이라도 세포의 종류와 상태에 따라 영향이 크게 달라진다. 새 모델은 세포 유형과 상태별로 변이의 효과를 예측하도록 설계되었다. 학습에는 68개 조직에 걸친 1억 건 이상의 단일 세포 프로파일이 사용되었다. DeepMind는 거대한 세포 아틀라스를 "인간 유전학을 위한 예측 엔진"으로 바꾸는 모델이라고 설명하며, 기존 최첨단 모델과 비교해 세포 내 유전자 발현을 바꿀 수 있는 변이를 약 2배 더 많이 찾아낸다고 밝혔다. 재학습 없이도 새로운 세포 유형이나 생물학적 상태를 예측할 수 있으며, 실험 데이터의 공백을 찾아 다음 조사 대상을 정하는 데도 도움이 될 수 있다고 한다. 연구자 Adam Gayoso는 인간 유전학과 세포생물학을 연결한 점을 큰 진전이라고 평가하며, 대규모 집단에서 발견된 변이를 세포 수준에서 깊이 살펴볼 수 있게 되었다고 말했다. genomics lead인 Žiga Avsec은 신약 개발에서는 단백질과 세포 유형을 특정해 겨냥하기 때문에 이런 세밀함이 중요하다고 말했다. 고해상도 단일 세포 기술과 대규모 데이터가 최근 갖춰진 것이 개발을 가능하게 했다고 덧붙였다. AlphaGenome 2는 초기 모델을 대체하지 않는다. Avsec은 더 상세한 예측은 계산 비용이 높아, 9월에 공개된 게놈 규모의 Atlas(인간 게놈의 모든 DNA 문자 변화를 망라)를 만드는 데는 현실적이지 않았다고 설명했다. 제공 형태는 비상업적 연구용으로 AlphaGenome API를 통해 이용할 수 있으며, 상업적 연구용은 비공개 프리뷰로 제공된다. 앞으로는 충분히 표현되지 않은 세포 상태를 포함한 데이터를 늘리고 여러 종의 데이터로 학습하는 방안을 검토하며, 장기적으로는 "가상 세포(virtual cells)" 구축에도 기여할 것으로 기대된다.

보도를 바탕으로 AI가 작성 · 3시간 전 업데이트