DeepMind presenta AlphaGenome 2, un modelo que predice cómo las mutaciones afectan a cada tipo de célula
Google DeepMind lanzó AlphaGenome 2, un sucesor de su modelo de ADN que estima el efecto de las variantes genéticas en tipos y estados celulares concretos. Según la empresa, detecta casi el doble de variantes que alteran la expresión génica que su antecesor.
Redacción PicoTecno
· Actualizada 12 de noviembre de 2026 a las 20:11
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(The Robot Report)
Investigadores de Google DeepMind presentaron AlphaGenome 2, un modelo de inteligencia artificial pensado para entender cómo los cambios en el ADN impactan en distintos tipos de células. Según informó The Robot Report, el sistema apunta a dar una mirada más detallada sobre un problema muy complejo de la biología, que podría aportar pistas sobre las causas de enfermedades y sobre posibles tratamientos.
El modelo sucede a AlphaGenome, que la compañía había lanzado el año anterior. Aunque casi todas las células del cuerpo humano tienen el mismo ADN, cada tipo celular, como las del músculo cardíaco, las de la piel o las del sistema inmune, activa y apaga genes distintos, y esos patrones cambian según lo que la célula esté haciendo. Por eso, una misma variante genética puede tener efectos muy diferentes según el tipo y el estado de la célula.
Entrenado con más de 100 millones de perfiles celulares
Para captar esas diferencias, AlphaGenome 2 se entrenó con más de 100 millones de perfiles de células individuales, provenientes de 68 tejidos. DeepMind sostiene que el modelo convierte los atlas celulares, enormes repositorios que catalogan células una por una, en un "motor predictivo" para la genética humana. Según la empresa, identifica casi el doble de variantes capaces de modificar la expresión génica que el mejor modelo anterior.
Los investigadores también observaron que puede hacer predicciones sobre tipos de células y estados biológicos nuevos sin necesidad de reentrenarlo, y que sirve para detectar vacíos en los datos experimentales, lo que podría ayudar a decidir qué investigar a continuación en el laboratorio.
Adam Gayoso, científico investigador de DeepMind, le dijo a The Verge que el gran avance consiste en unir la genética humana con la biología celular. Žiga Avsec, responsable de genómica en la compañía, agregó que esa precisión es clave para desarrollar fármacos, ya que estos apuntan a proteínas y tipos celulares específicos.
Avsec aclaró que AlphaGenome 2 no reemplazará por ahora a su antecesor: sus predicciones detalladas son más costosas en términos de cómputo, algo que habría vuelto inviable usarlo para generar el atlas de todos los cambios posibles de letras del genoma humano que DeepMind publicó en septiembre. La empresa trabaja en generar más datos, incluso de estados celulares poco representados, y no descarta entrenar futuras versiones con información de varias especies. A más largo plazo, estos modelos podrían contribuir a crear "células virtuales", simulaciones digitales de sistemas biológicos.
Google puso AlphaGenome 2 a disposición para investigación no comercial a través de la API de AlphaGenome, y habilitó una "vista previa privada" limitada para investigación comercial. El lanzamiento se suma a los esfuerzos de Google y otros laboratorios de IA, como Anthropic y OpenAI, por aplicar esta tecnología a problemas científicos y médicos.
