Джон Джампер впроброс говорит фразу:
- We can easily predict all known sequences in a... month.
Демис:
- All known sequences in a month?
Джон:
- Yeah, easily. A billion, two billion. And they are...
Демис его перебивает:
- So why don't we just do it?
Другое направление DeepMind помимо предсказания структуры белков - предсказание эффектов однонуклеотидных полиморфизмов. Две их рабочие лошадки на этом направлении - AlphaGenome и AlphaMissence. (мы кстати в ИБ недавно делали интро-воркшоп во все 3 модели). С помощью них каждый ученый может прогнать любую мутацию через модель и посмотреть на результат. Ровно то применение, о котором и мыслил Джон Джампер для AlphaFold пока Демис его не перебил.
Сегодня DeepMind выпустили AlphaGenome Atlas - карту предсказаний эффектов замен для всех 9 миллиардов возможных однонуклеотидных замен в геноме человека (по 3 альтернативных нуклеотида на каждую из 3х миллиардов позиций).
Эффект мутации они оценивали с помощью новой метрики AlphaGenome Variant Impact (AVI), которая комбинирует в себе оценки aM и aG. Прямо в браузере можно посмотреть на результаты предсказания и построить профили экспрессии / открытости хроматина / ... для референсной и альтернативной аллели. Также есть хитмап мотивов, который я сам пока не особо понял. А еще Кайл и Наташа, ко-первые авторы aG, выложили мини-туториал на YouTube как использовать их Atlas внутри Antigravity.
В общем, если вы не МЛщик - биоинформатик, но работаете с человеческой генетикой - это может быть еще более удобный способ познакомиться с возможностями биологических моделей DeepMind :)