【Google DeepMind】ゲノムを“理解”するAI「AlphaGenome」とは？🧬 ― AlphaFold・Evoの次へ скачать в хорошем качестве

【Google DeepMind】ゲノムを“理解”するAI「AlphaGenome」とは？🧬 ― AlphaFold・Evoの次へ

Google DeepMindが発表した最新AI「AlphaGenome」は、 100万塩基のDNA配列から、 遺伝子発現やスプライシング、クロマチン状態などの“機能”を同時に予測します。 本配信では、AlphaFold（構造を読むAI）、Evo（ゲノムを書くAI）に続く流れとして、 「ゲノムを理解するAI」AlphaGenomeでは何ができて、何がまだできないのかを、解説します。 【参加者のTwitter, YouTube(参加順)】 私、高遠頼(合成生物学、バイオインフォマティクス) @takatoh_life   / takatoh_life   【参考資料】 Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome https://www.nature.com/articles/s4158... https://www.biorxiv.org/content/10.11... AlphaGenome: AI for better understanding the genome https://deepmind.google/blog/alphagen... Exploring the genome with AlphaGenome https://www.alphagenomedocs.com/colab... AlphaGenome API https://deepmind.google.com/science/a... https://github.com/google-deepmind/al... Generative design of novel bacteriophages with genome language models (プレプリント) https://www.biorxiv.org/content/10.11... How We Built the First AI-Generated Genomes https://arcinstitute.org/news/hie-kin... World’s first AI-designed viruses a step towards AI-generated life https://www.nature.com/articles/d4158... Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2 https://www.biorxiv.org/content/10.11... Sequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo https://www.science.org/doi/10.1126/s... https://www.biorxiv.org/content/10.11... 【使用イラスト】 イラスト：となみ涼様   / suzu00726   モデリング：DatA様   / data_htak   ロゴ、背景デザイン: ごごん様   / gogon_illust   SDイラスト: おーきた様   / o_kita915   【OP・ED動画】 動画制作：すずか様   / k_szk   『使用BGM』 閃き:橙ミャオ様    / @daidaimyaosmusicshop7849     / daidai_myao   https://bgm-daidai-myao.com/ 【使用素材】 © 2016 DBCLS TogoTV https://togotv.dbcls.jp/pics.html いらすとや https://www.irasutoya.com/ Pixabay https://pixabay.com/ DOVA-SYNDROME https://dova-s.jp/ #Vtuber #生命科学 🧬生命科学ニュース ┃ ┣ ゲノムを「理解する」AIの登場 ┃ ― AlphaFold・Evoの次に来た AlphaGenome とは？ ┃ ┣◆ オープニング・今日のテーマ 🐣 ┣0:00 オープニング・配信開始 ┣1:00 Nature掲載！AlphaGenomeって何？ ┣2:08 今日のテーマ：生命科学AIの進化 ┃　　　「読む（AlphaFold）・書く（Evo）・理解する（AlphaGenome）」 ┃ ┣◆ 基礎編：DNAと非コード領域の話 🧬 ┣3:57 セントラルドグマ復習（DNA→RNA→タンパク質） ┣5:13 ヒトゲノムのサイズと「98%は非コード」の意味 ┣6:51 コラム：mRNAワクチンはなぜ効く？ ┃　　　「いつ・どこで・どれくらい作られるか」が重要 ┃ ┣◆ 読むAI：AlphaFoldの革命と限界 🧠 ┣11:25 AlphaFoldとは？構造予測が何を変えたか ┣14:00 ノーベル賞級インパクト ┣15:00 でも…構造が分かっても「機能」は分からない？ ┃ ┣◆ 書くAI：Evoとゲノム生成の衝撃 ✍️ ┣15:00 Evoとは？DNAを「言語」として書くAI ┣19:25 ウイルス設計・ファージ生成の実例 ┣21:00 バイオセーフティの話（何でも作れるわけではない） ┣22:30 課題：「書ける」けど「意味が分からない」 ┃ ┣◆ 理解するAI：AlphaGenomeの登場 🔍 ┣24:30 AlphaGenomeとは何者？ ┣25:35 100万塩基（1Mb）を一気に読む理由 ┣27:18 予測できるゲノム機能一覧 ┃　　　（発現・転写因子結合・スプライシング・3D構造など） ┣29:00 26指標でSOTA達成（ただし万能ではない） ┃ ┣◆ なぜ非コードDNAが重要なのか？ 🧩 ┣37:25 遠くの配列が遺伝子を制御する ┣38:40 「スイッチは何万塩基も離れている」問題 ┃ ┣◆ 詳細①：スプライシングを読むAI ✂️ ┣40:05 遺伝子の“編集”はどこで決まる？ ┣41:30 配列だけでスプライス位置が予測できる例 ┃ ┣◆ 詳細②：一塩基変異が発現量を変える理由 📈 ┣42:40 たった1塩基で何が変わるのか ┣44:30 3'UTR・polyAシグナルと発現制御 ┣48:30 多数の変異（SNV/indel）での性能検証 ┃ ┣◆ 実例：白血病（TAL1）をAIで説明する 🧬 ┣51:35 非コード変異が白血病を引き起こす仕組み ┣53:30 新しい転写因子結合部位が生まれるとは？ ┣55:30 「なぜ病気になるのか」を配列から説明できる ┃ ┣◆ まとめ：生命科学AIは次の段階へ 🌱 ┣56:55 まとめ：「書ける」から「理解できる」時代へ ┣58:00 AlphaFold・Evo・AlphaGenomeの位置づけ整理 ┃ ┣◆ 実用編・Q&A 💻 ┣59:04 AlphaGenomeの使い方（Python / Colab） ┣1:01:40 質疑応答・コメント拾い ┃　　　研究者あるある・今後の展望 ┃ ┗1:08:24 エンディング・次回予告 🎬