Google creates AI to read the "grammar of life"/Google crea IA para leer la "gramática de la vida"
Source
In my opinion, Google and its subsidiary DeepMind are the ones that have best understood the potential of artificial intelligence and not only create great language models like Gemini to contain the competition but also allow themselves the luxury of creating advances in all disciplines thanks to their AI. A few days ago we commented on this blog about the launch of DeepMind's ProjectGenie, an artificial intelligence model capable of creating navigable virtual worlds using a single prompt and today we will have to talk about AlphaGenome.
A mi juicio Google y su filial DeepMind son los que mejor han entendido el potencial de la inteligencia artificial y nolo crea grandes modelos de lenguaje como Gemini para contener a la competencia sino que se permite el lujo de crear avances en todas las disciplinas gracia a su IA. Hace unos días comentábamos en este blog el lanzamiento de ProjectGenie de DeepMind, un modelo de inteligencia artificial capaz de crear mundos virtuales navegables mediante un solo prompt y hoy tendremos que hablar de AlphaGenome.
According to experts, only 2% of our DNA sequences are capable of directly encoding proteins, essential for the functioning of living organisms. The other 98% plays a “director” role that coordinates and regulates the expression of genetic information in each of our cells. And it is precisely that 98% that Google's new AI focuses on. Unlike previous models that only focused on proteins (like AlphaFold), AlphaGenome dives into the vast regions of the genome that were previously considered "junk DNA" to discover how they regulate life.
Según los expertos, solo 2 % de las secuencias de nuestro ADN son capaces de codificar directamente proteínas, indispensables para el funcionamiento de los organismos vivos. El otro 98 % desempeña un papel de "director" que coordina y regula la expresión de la información genética en cada una de nuestras células. Y es precisamente en ese 98% en el que se enfoca la nueva IA de Google A diferencia de modelos anteriores que solo se enfocaban en las proteínas (como AlphaFold), AlphaGenome se sumerge en las vastas regiones del genoma que antes se consideraban "ADN basura" para descubrir cómo regulan la vida.
Source
The operation of AlphaGenome is based on three technological pillars that distinguish it from any previous tool. Taking a broad view, most genomic AI models could only read short fragments of DNA. AlphaGenome uses a hybrid Transformers and U-Net architecture to analyze up to 1 million DNA letters at a time. This is very useful since many genetic "switches" are very far from the genes they control and this way AlphaGenome can see the switch and the gene simultaneously.
El funcionamiento de AlphaGenome se basa en tres pilares tecnológicos que lo distinguen de cualquier herramienta previa. Por un lado una visión amplia, la mayoría de los modelos de IA genómica solo podían leer fragmentos cortos de ADN. AlphaGenome utiliza una arquitectura híbrida de Transformers y U-Net para analizar hasta 1 millón de letras de ADN de cada vez. Esto es muy útil ya que muchos "interruptores" genéticos están muy lejos de los genes que controlan y de esta maner AlphaGenome puede ver el interruptor y el gen simultáneamente.
On the other hand, although it analyzes massive sequences, the model is accurate enough to predict the impact of a change in a single base (a single nucleotide $A, C, T$ or $G$). Finally, instead of having an AI for each task, AlphaGenome is a single model that predicts 11 different biological processes at the same time. AlphaGenome's ability to predict the effect of mutations in a second has a lot of critical applications especially in the treatment of diseases.
Por otro lado, aunque analiza secuencias masivas, el modelo tiene la precisión suficiente para predecir el impacto de un cambio en una sola base (un solo nucleótido $A, C, T$ o $G$). Finalmente, en lugar de tener una IA para cada tarea, AlphaGenome es un modelo único que predice 11 procesos biológicos distintos al mismo tiempo. La capacidad de AlphaGenome para predecir el efecto de las mutaciones en un segundo tiene un montón de aplicaciones críticas especialmente en el tratamiento de enfermedades.
Source
AlphaGenome will be very useful for diagnosing rare diseases as it can identify whether a small variation in a patient's DNA is the cause of their disease, something that previously took years of laboratory experiments. In the fight against cancer it can identify mutations that "turn on" cancer genes in an uncontrolled manner. And it will also favor Synthetic biology that will help design artificial DNA sequences to create new therapies or drugs.
AlphaGenome será muy útil para el diagnóstico de enfermedades raras ya que puede identificar si una pequeña variación en el ADN de un paciente es la causa de su enfermedad, algo que antes tomaba años de experimentos de laboratorio. En la lucha contra el cáncer puede Identifica mutaciones que "encienden" genes cancerígenos de manera descontrolada. Y también favorecerá la biología Sintética que ayudará a diseñar secuencias de ADN artificiales para crear nuevas terapias o medicamentos.
AlphaGenome is still in a phase of real research use, but not yet in direct clinical use and hospitals although it is already used by many scientists, currently more than 3,000 researchers around the world are already using the AlphaGenome API for their projects. The CEO of DeepMind Demis Hassabis has repeatedly said that we will be able to end all diseases and, although this sounds really arrogant, it seems more reliable than Elon Musk's predictions, so let's hope that everything turns out well for them.
AlphaGenome aún está en una fase de uso investigativo real, pero no todavía en uso clínico directo e hospitales aunque ya lo utilizan muchos científicos, actualmente más de 3,000 investigadores en todo el mundo ya están utilizando la API de AlphaGenome para sus proyectos. El CEO de DeepMind Demis Hassabis ha dicho repetidas veces que seremos capaces de acabar con todas las enfermedades y, aunque esto suena realmente prepotente parece más fiable que las predicciones de Elon Musk, así esperemos que les salga todo bien.
More information/Más información
https://deepmind.google/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/