Research press release

ゲノミクス：AlphaGenomeはDNA変異の影響を予測する

Nature

AlphaGenome（アルファゲノム）という最大100万塩基対に及ぶ長いDNA配列の機能を予測できる深層学習モデルを報告する論文が、今週のNature にオープンアクセスで掲載される。本ツールは、DNA配列の変異がさまざまな生物学的プロセスに与える影響を予測できる。AlphaGenomeは、遺伝性疾患のさらなる理解、より高度な遺伝子検査、および新たな治療法の開発の指針として活用されることが期待される。

遺伝的変異は、生物学的過程に影響を与え、疾患の一因となり得るが、DNA配列の変化がその機能にどう影響するかを理解するのは困難である。変化の大半（約98%）は、非コード領域（タンパク質をコードしないが遺伝子発現に影響を与えるDNA部分）で発生するため、その効果を予測するのは難しい。この問題を解決するには、計算モデルが必要である。これまでの手法は、配列の長さと予測精度の間でトレードオフが生じるが、AlphaGenomeは長いDNA配列にわたって高解像度の予測を行える。

Google DeepMind（英国）のŽiga Avsec、Natasha Latysheva、Pushmeet Kohliらは、AlphaGenomeの能力を実証した。本モデルは、ヒトとマウスのゲノムを用いて訓練され、DNA配列がさまざまな生物学的過程にどう影響するかを学習する。AlphaGenomeは、遺伝子発現、スプライシング（ゲノムの切断と再構成）、およびタンパク質修飾といった特定機能に関連する、ヒト5930個またはマウス1128個の遺伝的シグナルを同時に予測できる。変異効果予測の26の評価項目中25項目において、既存の最先端モデルと同等かそれ以上の性能を示した。その強みは、多様な遺伝的シグナルと生物学的結果について複数の予測を同時に実行できる点にあると著者らは指摘する。

著者らは、本ツールの応用範囲を拡大するため、対象種の範囲拡大やモデルが認識する非コード配列の範囲拡張など、さらなる改良が可能だと記している。AlphaGenomeは、DNA配列変異の複雑な生物学的結果に関する理解を深める可能性を秘めていると結論づけている。

Avsec, Ž., Latysheva, N., Cheng, J. et al. Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome. Nature 649, 1206–1218 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-025-10014-0
 

AlphaGenome, a deep learning model that can predict the function of long DNA sequences — up to one million base pairs — is presented in Nature this week. The tool can predict how DNA sequence variations affect different biological processes. AlphaGenome could be used to learn more about genetic diseases, improve genetic testing and inform the development of new treatments.  

Genetic variation affects biological processes and can contribute to diseases but understanding how changes to DNA sequences affect their function is challenging. Most changes (around 98%) happen in non-coding regions (parts of DNA that do not code for proteins but can influence how genes are expressed), making it hard to predict the effects. Computational models are needed to solve this problem. Existing methods must make trade-offs between sequence length and the strength of the predictions, but AlphaGenome can make high-resolution predictions across long DNA sequences.

Žiga Avsec, Natasha Latysheva, Pushmeet Kohli and colleagues at Google DeepMind demonstrate the capabilities of AlphaGenome. The model is trained using human and mouse genomes to learn how DNA sequences affect various biological processes. AlphaGenome can simultaneously predict 5,930 human or 1,128 mouse genetic signals that relate to specific functions, such as gene expression, splicing (the cutting and rearranging of genomes) and modification of proteins. The results match or improve on the performance of existing state-of-the-art models in 25 out of 26 evaluations of variant effect predictions. Its strength lies in the ability to make multiple predictions over a range of genetic signals and biological outcomes simultaneously, the authors note.

Further improvements could be made to expand the applications of this tool, such as increasing the species coverage or extending the range of non-coding sequences that the model knows, the authors write. They conclude that AlphaGenome has the potential to improve the understanding of the complex biological outcomes of DNA sequence variation. 

Avsec, Ž., Latysheva, N., Cheng, J. et al. Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome. Nature 649, 1206–1218 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-025-10014-0


 

doi: 10.1038/s41586-025-10014-0

英語の原文

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

注目のハイライト

「注目のハイライト」記事一覧へ戻る

ネイチャーの人気コンテンツ

  1. DNAトランスポゾンを切り取って遺伝子の混乱を防ぐSOSスプライシング系
  2. フェロトーシス感受性を肺がん治療の新戦略にする
  3. リンパ節転移した黒色腫細胞の新たな敵
  4. ヒト細胞のネクロトーシスで細胞膜破裂を仲介する因子
  5. 出産と授乳のサイクルは乳房の抗腫瘍免疫を高める
  6. タンザニアでの蚊の遺伝子ドライブによるマラリア抑制
  7. 北米でのH5N1インフルエンザ動物間流行の伝播要因
  8. うつ病治療の鍵はアデノシンか
  9. 病害抵抗性遺伝子を差し替える
  10. 新たに発見された原生生物のスーパーグループ
advertisement
プライバシーマーク制度