KI‐Modell versteht lange DNA‐Abschnitte

Google Deepmind hat eine Studie zu seinem KI-Modell Alphagenome veröffentlicht. Dieses sagt voraus, wozu Gensequenzen dienen. Forschende finden das Werkzeug nützlich, üben jedoch Kritik.

Dieser Selbsttest setzt tiefer an: Alphagenome untersucht Erbgut-Sequenzen auf elf unterschiedliche Eigenschaften. Das Modell sagt etwa vorher, welche RNA-Abschnitte das Erbgut bildet und welche Genvarianten durch Mutationen entstehen würden. Bis zu 1 Million Basenpaare untersucht das Modell auf einmal. Zum Vergleich: Das Genom des Menschen enthält etwa 3,2 Milliarden davon. Anders als Alphafold, das ein klar umrissenes Problem löst – nämlich Proteinstrukturen vorherzusagen –, hilft Alphagenome, komplexe regulatorische Prozesse im Genom zu interpretieren. Dazu hat die KI an öffentlich zugänglichen Menschen- und Mausgenomen trainiert, deren Eigenschaften zuvor experimentell ermittelt wurden.

Das Science Media Center hat Forschende gebeten, das Modell einzuschätzen: Den Expert:innen zufolge erleichtere Alphagenome Forschenden die Arbeit, indem es viele Analysemethoden vereint und darin teils besser ist als Spezialsoftware. Effekte lassen sich über größere Genabschnitte modellieren als

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