Google DeepMind、細胞種ごとのDNA変異影響を予測する「AlphaGenome 2」

何が発表されたか

• Google DeepMindが2026年11月11日、次世代のDNA配列モデル「AlphaGenome 2」を公開した。
• 初代AlphaGenomeは組織単位（バルク）の出力を並列に予測するだけで、細胞種を条件に取れなかった。AlphaGenome 2は約100万文字のDNA配列と一緒に、対象の組織・細胞種・状態を入力として受け取る条件付きモデルになった。
• 予測対象は遺伝子発現、ヒストン修飾、クロマチンアクセシビリティ、DNAメチル化。単一細胞の遺伝子活性からクロマチンアクセシビリティを補完するなど、欠損データの推定もできる。
• 学習データはヒトとマウスの68組織・1億件超（1億700万件超と記載）の単一細胞プロファイル。
• 性能面では、遺伝子発現を変える変異の検出数が従来の最高水準モデルのほぼ2倍。免疫系28細胞種のTenK10Kデータセットでは、原因変異の特定率が30%（初代を単一細胞データでファインチューニングした場合は16%）、方向性のある遺伝子影響の特定率が43%（同23%）。
• 数十細胞ぶんの自前データを足すだけで、再学習なしに新しい単一細胞データセットへ一般化できるとしている。

実務への影響

• 直接の受託案件に関わる話ではないが、ドメイン特化モデルが「条件付き入力」で精度を上げる設計パターンは参考になる。汎用モデルに長いプロンプトを渡すのではなく、タスクの軸（ここでは細胞種）を構造化された入力として明示的に渡す形だ。
• 数十件の追加データで再学習なしに適応するという主張は、少量データでのチューニングを検討する案件で比較対象になる。
• 医療・ライフサイエンス系のクライアントを持つ場合、こうした研究用モデルは「臨床・診断用途には未検証・未承認」と明記されている点を押さえておくと、サイト上の表現の線引きに使える。

利用条件

• 非商用研究はAlphaGenome API経由で利用可能。発現条件付けのColabチュートリアルが用意されている。
• 商用研究は限定プレビュー。公開ブログに商用条件の詳細は記載されていない。
• Google Antigravity向けの「AlphaGenome 2 Skills」は近日提供予定とされている。
• 研究用途限定で、臨床・診断用としての検証・承認は受けていない。