Google DeepMind Lança AlphaGenome 2 Com Mais De 100 Milhões De Perfis De Células

O Google DeepMind apresentou na quarta-feira o AlphaGenome 2, novo modelo de inteligência artificial que prevê como alterações de uma única letra no DNA afetam células específicas. Sucessor do AlphaGenome lançado em junho de 2025, o modelo nasce de uma observação simples: todas as células do corpo humano carregam o mesmo DNA, mas cardiomiócitos, pele e células do sistema imunológico ligam e desligam genes diferentes — e a mesma variante genética pode ter efeitos opostos dependendo do tipo e do estado da célula.

Treinado com mais de 100 milhões de perfis de células individuais em 68 tecidos, o AlphaGenome 2 transforma os atlas celulares estáticos — repositórios gigantes que mapeiam e catalogam células em detalhe — em um "motor preditivo para a genética humana", nas palavras do próprio DeepMind. Em comparação com o estado da arte anterior, o modelo identifica quase o dobro das variantes capazes de alterar a expressão gênica nas células.

Um Modelo Condicional Por Tipo De Célula

A mudança de arquitetura está no formato da consulta. Em vez de analisar uma sequência de DNA de forma genérica, o AlphaGenome 2 recebe até um milhão de letras de sequência junto com o tipo ou estado da célula que se quer estudar e responde como aquele DNA é lido naquele contexto. Essa abordagem condicional permite prever o comportamento de novos tipos de células e estados biológicos sem retreinar o modelo — e até apontar lacunas nos dados experimentais, ajudando pesquisadores a decidir o que investigar no laboratório.

Segundo a equipe, o modelo localiza variantes que atuam fora dos genes e só se manifestam em estados celulares específicos — a maior parte das variantes ligadas a doenças humanas, invisível para modelos que olham o tecido inteiro. "Olhar um tecido inteiro é como olhar uma imagem desfocada: você perde o que acontece dentro dos pixels", resume o DeepMind.

Por Que A Granularidade Importa

Para Adam Gayoso, cientista do projeto, a grande conquista do AlphaGenome 2 é amarrar a genética humana à biologia celular: pesquisadores pegam variantes identificadas em estudos populacionais e descem ao nível celular para ver que efeito elas têm — e, potencialmente, ligar esse efeito à doença. Žiga Avsec, líder de genômica do DeepMind, resume por que isso importa na prática: remédios miram proteínas e tipos celulares específicos, então saber em qual célula a variante age é requisito, não enfeite.

"Quando você desenvolve remédios, você mira proteínas específicas e tipos celulares específicos." — Žiga Avsec, líder de genômica do Google DeepMind, 11 de novembro de 2026

Atlas, Custo E Disponibilidade

O AlphaGenome 2 não substitui o AlphaGenome original — ainda. As previsões mais detalhadas têm custo computacional maior, o que tornaria inviável usar o novo modelo para produzir o AlphaGenome Atlas, o mapa de 9 bilhões de variantes de DNA humano liberado em setembro. Na prática, o Atlas continua como o mapa pré-computado de todas as mudanças possíveis de letra no genoma, enquanto o AG2 vira a ferramenta de consulta fina para quem precisa de resposta célula por célula.

A disponibilidade começa agora: pesquisa não comercial pela API do AlphaGenome, com tutoriais no Colab, e prévia privada limitada para uso comercial. Avsec afirma que versões futuras podem treinar com dados de múltiplas espécies e alimentar esforços de "células virtuais" — simulações digitais que imitam sistemas biológicos. O DeepMind também quer gerar mais dados para estados celulares mal representados e deve abrir em breve um laboratório automatizado de ciência de materiais no Reino Unido.