AlphaGenome 2: Google DeepMind’ın Hücre Tipine Göre DNA Etkisi Tahmin Eden Modeli

Google DeepMind, 11 Kasım 2026’da DNA dizilerindeki değişikliklerin belirli hücre tiplerinde gen etkinliğini nasıl etkilediğini tahmin eden AlphaGenome 2 modelini duyurdu; model ticari olmayan araştırmalar için AlphaGenome API üzerinden kullanıma açıldı, ticari araştırmalar için özel önizlemede ve DeepMind’a göre klinik veya tanı amaçlı kullanım için doğrulanmış ya da onaylanmış değil.

Künye

İlk Modelden Farkı Ne?

DeepMind’ın anlatımına göre ilk AlphaGenome, bir milyon harflik DNA dizisini alıp birçok doku ve deney için tahminleri aynı anda, paralel olarak üretiyordu. Bu yaklaşım verimliydi ama modelin kapasitesini dağıttığı ve birbirine yakın hücre tipleri arasındaki ince farkları yakalamayı zorlaştırdığı belirtiliyor. AlphaGenome 2 ise “koşullu” bir model: her seferinde tek bir koşul için tahmin yapıyor. Koşul bir doku, bir hücre tipi veya bir hücre durumu olabiliyor ve modelin mimarisinin her aşamasında girdi olarak kullanılıyor. Böylece aynı DNA parçasının farklı hücrelerde nasıl farklı okunduğu öğrenilebiliyor.

Model, ilk sürümün tahmin ettiği gen ifadesi, histon değişiklikleri ve kromatin erişilebilirliği gibi çıktılara ek olarak DNA metilasyonunu da tahmin ediyor. DeepMind ayrıca bir araştırmacının yalnızca tek bir ölçüm girmesi hâlinde ölçülmemiş başka özellikleri tahmin edebildiğini, bunun da hangi deneyin önce yapılacağına karar vermeye yardımcı olabileceğini yazıyor.

DeepMind’ın Verdiği Rakamlar

Duyuruya göre AlphaGenome 2, önceki modele kıyasla hücrelerde gen ifadesini değiştiren varyantların yaklaşık iki katını tespit ediyor. 28 bağışıklık hücresi tipini kapsayan TenK10K tek hücre veri kümesinde nedensel varyantlarda yüzde 30’a karşı yüzde 16, gen etkisinin yönünü doğru belirlemede yüzde 43’e karşı yüzde 23 sonuç bildiriliyor; karşılaştırma tek hücre verisiyle ince ayar yapılmış ilk AlphaGenome ve diğer özel araçlarla yapılmış. Bu ölçümler DeepMind’ın kendi değerlendirmesidir.

Eğitim verisinin büyüklüğü için yazının iki yerinde iki farklı ifade geçiyor: girişte “68 dokuda 100 milyonun üzerinde hücre profili”, teknik bölümde “107 milyonun üzerinde hücre profili”. İkisi de “üzerinde” ifadesiyle verildiği için çelişki olmayabilir, ancak bu sayfa tek bir rakamı kesin değer olarak sunmuyor.

Varyant Etkisi Tahmini Neden Önemli?

Vücuttaki her hücre aynı DNA’yı taşır, ancak kalp kası hücresi ile bağışıklık hücresi farklı genleri açıp kapatır. İnsanlar arasındaki küçük DNA farklılıklarının, yani varyantların bir kısmı yalnızca belirli hücre tiplerinde etkili olur. Bir varyantın hangi hücrede, hangi geni, hangi yönde etkilediğini öngörebilen modeller, laboratuvarda hangi adayların inceleneceğini seçmeye yardımcı olur. Bu, bir hastalığın teşhisi anlamına gelmez; DeepMind de modelin klinik amaçla kullanılmaması gerektiğini açıkça belirtiyor. DeepMind’ın tarım alanındaki bir genetik çalışması için ICRISAT sorgum genetik atlası sayfamıza bakabilirsiniz.

Erişim ve Sonraki Adımlar

Model ve gen ifadesi koşullandırmaya ilişkin etkileşimli Colab eğitimleri ticari olmayan araştırmalar için AlphaGenome API üzerinden sunuluyor. DeepMind, Google’ın ajan tabanlı geliştirme platformu Antigravity’de “yakında” AlphaGenome 2 Skills yayımlayacağını yazıyor. Topluluğun kullanım örneklerini paylaşması için açılan form 30 Kasım 2026’ya kadar açık; seçilen projelerin ek kota ve kredi alabileceği belirtiliyor. Çalışmada iş birliği yapılan kurumlar arasında Wellcome Sanger Enstitüsü anılıyor. Google’ın aynı hafta genel erişime açtığı bir başka model için Gemini 4 Carbon sayfamıza bakabilirsiniz.

Bu Sayfada Ne Yok?

• Klinik veya tanı amaçlı kullanım bilgisi: DeepMind modelin bu amaçlarla doğrulanmadığını ve onaylanmadığını belirtiyor.
• API fiyatı ve kota sınırları: duyuruda yer almıyor.
• Ülke kısıtı ve Türkiye’den erişim: duyuruda belirtilmemiş.
• Hakemli makale bilgisi: modelin hangi dergide yayımlandığı doğrulanamadı.
• Antigravity’deki AlphaGenome 2 Skills için tarih: yalnızca “yakında” deniyor.
• Bağımsız kurumların ölçümü: yazıdaki bütün başarım rakamları DeepMind’ın kendi değerlendirmesidir.
• Eğitim verisi için tek bir kesin hücre profili sayısı: yazıda iki farklı ifade geçtiği için verilmemiştir.

Sık Sorulan Sorular

AlphaGenome 2 nedir?

Google DeepMind’ın DNA varyantlarının belirli doku, hücre tipi veya hücre durumlarındaki etkisini tahmin eden koşullu DNA dizi modelidir.

AlphaGenome 2 ne zaman duyuruldu?

11 Kasım 2026’da, Google DeepMind’ın blogunda.

Herkes kullanabilir mi?

Ticari olmayan araştırmalar için AlphaGenome API üzerinden açık. Ticari araştırmalar için özel önizlemede.

AlphaGenome 2 hastalık teşhis edebilir mi?

Hayır. DeepMind modelin yalnızca araştırma amaçlı olduğunu, klinik veya tanı amaçlı kullanım için doğrulanmadığını ve onaylanmadığını belirtiyor.

İlk AlphaGenome’dan farkı ne?

İlk model tahminleri paralel üretiyordu; AlphaGenome 2 her seferinde tek bir biyolojik koşul için tahmin yapıyor ve DNA metilasyonunu da tahmin ediyor.

Başarım rakamları bağımsız mı?

Hayır. Yüzde 30’a karşı yüzde 16 gibi sonuçlar DeepMind’ın kendi değerlendirmesidir.

Kaynak ve kapsam: Bilgiler Google DeepMind’ın 11 Kasım 2026 tarihli AlphaGenome 2 blog yazısından okunmuştur. Fiyat, ülke kapsamı, makale bilgisi ve bağımsız ölçüm kaynakta bulunmadığından yazılmamıştır. Sayfa tıbbi bilgi veya öneri içermez. Veri tarihi: 12 Kasım 2026.