ヒトゲノムの全一塩基変異90億種の影響予測DB、DeepMindが公開

「AlphaGenome Atlas」の概要

Google DeepMindは2026年9月8日、AIモデル「AlphaGenome」の予測を事前計算したデータベース「AlphaGenome Atlas」を公開した。対象となるのは、ヒトゲノムのDNA配列中で理論上起こりうるすべての一塩基変異、約90億件である。DNAの1文字が変化したときに、遺伝子の制御やタンパク質の機能がどう変わるかを、分子レベルで予測した結果が収められている。研究目的であれば、ウェブポータルを通じて無料で利用できる。

データセットの規模は約1ペタバイトで、Google DeepMindが公開したタンパク質構造予測データベースAlphaFold DBと比べて30倍以上に相当する。アルファベットの単語に例えられるDNA配列モチーフを2,500種類以上収録し、変異の影響を評価するための多層的な情報を提供する。

AVIスコアの新しさ

今回の発表で特筆すべきは、新たな指標「AlphaGenome Variant Impact（AVI）スコア」の導入である。AlphaGenomeは遺伝子制御の予測に強く、AlphaMissenseはタンパク質を変化させる変異の影響を得意とする。この2つのモデルの予測を統合し、各変異の影響を1つの数値に圧縮したのがAVIスコアだ。これにより研究者は、膨大な数の変異を「影響が大きい順」に並べ替え、同時に分子メカニズムの解釈を得られる。

AVIスコアは、タンパク質をコードする領域（ヒトゲノムの約2%）だけでなく、遺伝子の働きを制御する非コード領域（残りの約98%）にも対応している。さらに「AVI feature attribution」として、スコアの根拠となったスプライシングや遺伝子発現といった分子プロセスの情報も参照できる。モデル単体と違い、事前計算されたデータベースとして提供される点が、大規模解析での利用を容易にしている。

実証から生まれた成果

AlphaGenome Atlasは、実際の研究ですでに応用され始めている。GREGoRコンソーシアムの研究者は、原因不明の希少疾患を持つ患者のデータに対してAVIスコアを用いて変異の優先順位付けを行い、てんかん性脳症と強く関連するDNM1遺伝子の変異を特定した。この変異は誤ったスプライス部位を生み出し、異常なタンパク質の伸長を引き起こすと予測され、実験的なスクリーニングによっても裏付けられた。

エクセター大学のGareth Hawkes氏は、UKバイオバンクの約5万4,000人分の全ゲノムデータにAlphaGenome Atlasを適用した。予測された分子影響で希少な非コード変異をまとめることで、従来の統計解析では検出が難しかった非コード領域の関連を22%多く見つけ出し、老化に関わるPLA2G7や細胞の酸素センサーであるEGLN1などのタンパク質量を左右する制御変異を特定した。さらに肥満との関連で影響が大きい上位1%の非コード変異に絞った解析では、19の遺伝子領域が報告されている。

利用方法と今後の課題

現在、AlphaGenome Atlasは非商用の学術研究向けにウェブポータル、AlphaGenome API、Googleのエージェント環境「Antigravity」のスキルとして提供されている。商用利用はGoogle Cloudで今後提供される予定で、基盤モデルAlphaGenome自体はすでにGitHubやModel Gardenを通じて商用利用が可能とされる。利用手続きの詳細や利用条件は、今後公式サイトで案内される見込みだ。

一方で、これらの予測はあくまで計算上の結果であり、実際の生物学的な影響を判断するには実験による検証が欠かせない。発表された研究でも、予測と実験の組み合わせによって初めて意味を持つとしている。また、AlphaGenomeのモデルが改善されれば、AlphaGenome Atlasのマップも見直され、より精度の高い情報へと進化することが見込まれる。