{"id":1378,"kind":"story","title":"ディープマインドがアルファゲノム 2 を公開、細胞タイプ別にDNA変異の影響を予測し、病気の原因候補を絞り込む","url":"https://wowtale.net/2026/11/13/267984/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25eb%2594%25a5%25eb%25a7%2588%25ec%259d%25b8%25eb%2593%259c-%25ec%2584%25b8%25ed%258f%25ac-%25ec%259c%25a0%25ed%2598%2595%25eb%25b3%2584%25eb%25a1%259c-dna-%25eb%25b3%2580%25ec%259d%25b4-%25ed%259a%25a8%25ea%25b3%25bc-%25ec%259d%25bd%25eb%258a%2594-%25ec%2595%258c%25ed%258c%258c%25ea%25b2%258c%25eb%2586%2588-2","host":"wowtale.net","by":"startupxo","score":0,"comments":0,"time":"2026-11-12T18:24:47.830Z","origin":"curated","language":{"source":"ko","reading":"ja","translated":true},"summary":["DNAの文字が一つ変わったとき、心筋細胞や免疫細胞のような特定の細胞の中で遺伝子の活動がどう変わるかを予測するAIモデルです。従来のモデルは組織の平均レベルにとどまっていました。","ディープマインドによると、従来の最高性能モデルと比べて、細胞内の遺伝子発現を変える変異をほぼ二倍見つけます。免疫細胞 28 種のデータセット TenK10K での因果変異の的中率は 30% で、既存ツールの 16% より高かったと発表しました。","細胞タイプや状態を条件として、DNA配列と一緒にモデルへ入力する構造です。ディープマインドは、数十個の細胞の単一細胞RNAデータをアップロードするだけで、再学習なしに新しい細胞状態にも適用できると説明しました。","非商用の研究にはアルファゲノムAPIですぐ使え、商用の研究には非公開プレビューとして提供されます。論文とAPIは公開されています。"],"discussion":"https://startupxo.com/ja/1378/","markdown":"https://startupxo.com/ja/1378.md","api":"https://startupxo.com/api/v1/item.json?id=1378&lang=ja","text":null,"edited":null,"sources":[{"site":"rss","name":"와우테일","url":"https://wowtale.net/2026/11/13/267984/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25eb%2594%25a5%25eb%25a7%2588%25ec%259d%25b8%25eb%2593%259c-%25ec%2584%25b8%25ed%258f%25ac-%25ec%259c%25a0%25ed%2598%2595%25eb%25b3%2584%25eb%25a1%259c-dna-%25eb%25b3%2580%25ec%259d%25b4-%25ed%259a%25a8%25ea%25b3%25bc-%25ec%259d%25bd%25eb%258a%2594-%25ec%2595%258c%25ed%258c%258c%25ea%25b2%258c%25eb%2586%2588-2","score":null,"comments":null,"observed_at":"2026-11-12T18:24:20Z"}],"thread":[]}