谷歌旗下人工智能公司DeepMind在基因研究領域取得重大突破，其開發(fā)的基因解碼工具AlphaGenome登上《自然》雜志封面。這一成果標志著人工智能在解析人類基因組方面邁出關鍵一步，為疾病治療與藥物研發(fā)開辟新路徑。

人類基因組包含約30億個堿基對，其中僅不到2%的序列直接編碼蛋白質，剩余98%的非編碼區(qū)域長期被視為"基因暗物質"。這些非編碼區(qū)域雖不直接參與蛋白質合成，卻對基因表達調控起著核心作用，且包含大量與癌癥、神經(jīng)退行性疾病等重大疾病相關的變異位點。AlphaGenome通過深度學習算法，成功破解了98%的非編碼區(qū)域功能，預測準確率達90%，能夠同時分析11種基因調控過程的相互作用機制。

該工具的創(chuàng)新性體現(xiàn)在對基因剪接機制的深度解析能力。傳統(tǒng)研究僅能觀察單個基因產(chǎn)生單一蛋白質的過程，而AlphaGenome可揭示細胞如何通過選擇性剪接從同一基因生成多種蛋白質變體，并精準定位導致剪接錯誤的變異位點。這種能力使科學家能夠更全面地理解基因表達網(wǎng)絡，為罕見病診斷和個性化治療提供新思路。

在應用層面，AlphaGenome已展現(xiàn)出強大潛力。該平臺每日處理超100萬次API調用，用戶覆蓋160個國家的3000余名科研人員。制藥企業(yè)正利用其攻克生物學難題，包括解析阿爾茨海默病相關基因變異、識別癌癥免疫治療新靶點等。DeepMind創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯在達沃斯論壇上透露，基于該技術設計的藥物即將進入臨床試驗階段，這標志著AI從基礎研究向臨床轉化邁出實質性步伐。

行業(yè)對這項突破反應積極。英矽智能首席執(zhí)行官亞歷山大·扎沃龍科夫評價稱，AlphaGenome為理解復雜生物系統(tǒng)提供了全新視角，但其臨床價值仍需時間驗證。麥肯錫咨詢公司預測，自主型AI技術有望在未來五年將臨床開發(fā)效率提升35%-45%，但投資者可能需要等待1-3年才能看到顯著回報。目前，禮來、阿斯利康、諾華等跨國藥企已投入數(shù)十億美元布局AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺。

DeepMind的科研積累為此次突破奠定基礎。2024年，哈薩比斯與團隊成員約翰·強普因開發(fā)AlphaFold蛋白結構預測模型榮獲諾貝爾化學獎。最新升級的AlphaFold 3版本已實現(xiàn)98.5%的人類蛋白質結構預測精度，并能模擬DNA、RNA與配體的相互作用。這些技術突破正在重塑藥物研發(fā)范式——從靶點發(fā)現(xiàn)到臨床試驗設計，AI正滲透到產(chǎn)業(yè)鏈每個環(huán)節(jié)。

盡管前景廣闊，挑戰(zhàn)依然存在。專家指出，基因功能解析僅是藥物研發(fā)的第一步，將基礎發(fā)現(xiàn)轉化為可用藥分子仍需跨越化學合成、動物實驗、臨床驗證等多重障礙。哈薩比斯提出的"十年治愈所有疾病"目標引發(fā)爭議，但業(yè)界普遍認同，AI將顯著縮短新藥研發(fā)周期，降低失敗風險，最終使更多患者受益于精準醫(yī)療。