Novo "atlas" do genoma da DeepMind mapeia os efeitos de todas as nove bilhões de mutações genéticas humanas
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É fácil se perder no genoma humano. Apenas 2% de suas três bilhões de letras codificam proteínas1, e o restante é diabolicamente difícil de decifrar. Um “atlas” do genoma humano gerado por inteligência artificial, apresentado pelo Google DeepMind, visa guiar os cientistas pelo nosso código biológico.
Um dos tipos mais comuns de variação no genoma humano consiste em alterações em nucleotídeos individuais de DNA, ou seja, nas letras que o compõem. Essas substituições contribuem para diferenças entre as pessoas em fatores como o risco de doenças; algumas alterações raras de uma única letra podem causar doenças diretamente.
O AlphaGenome Atlas2 mapeia os efeitos de nove bilhões de alterações de uma única letra no genoma humano — todas as mutações possíveis desse tipo — utilizando previsões geradas pelo modelo de IA AlphaGenome, lançado em 2025 pela DeepMind, em Londres. O atlas2 está disponível gratuitamente para uso não comercial.
A ferramenta pode ajudar pesquisadores a estabelecer conexões entre variantes genéticas e doenças raras e inexplicadas, bem como a descobrir mecanismos ocultos subjacentes a enfermidades comuns e características biológicas, afirmam os pesquisadores. Ela pode até revelar algumas das regras pelas quais as sequências de DNA controlam a atividade gênica.
No entanto, ela não substituirá experimentos nem, no caso do diagnóstico3 de doenças, levará em conta diferenças específicas de cada indivíduo, diz Martin Kircher, bioinformata do Centro Max Delbrück de Medicina Molecular, em Berlim. “Essa é uma maneira útil e generosa de ampliar o acesso a um modelo robusto.”
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Acesso imediato
Desde o lançamento do AlphaGenome, cerca de 9.000 pesquisadores acessaram as previsões do modelo por meio de uma interface de programação de aplicações (API), diz Dhavi Hariharan, gerente de produtos da DeepMind. Porém, isso exige a redação de código de programação, o que é uma barreira para alguns biólogos, segundo ela.
Para criar o AlphaGenome Atlas2, a DeepMind calculou previsões para cada uma das três alterações de nucleotídeo possíveis em todas as letras de DNA do genoma humano, um volume de dados equivalente a um petabyte. O atlas2 também incorpora mais de 100 milhões de pequenas inserções ou deleções observadas em genomas humanos. A iniciativa foi inspirada no banco de dados AlphaFold da DeepMind, que contém mais de 200 milhões de previsões de estruturas de proteínas1 e já foi acessado por milhões de usuários, segundo a empresa.
“Ao eliminar barreiras, também se estimula a curiosidade das pessoas em explorar o conteúdo”, diz Žiga Avsec, líder da equipe do AlphaGenome. “O acesso instantâneo é algo que parece mágico.”
Assim como o AlphaGenome, o atlas2 fornece milhares de previsões sobre os efeitos potenciais de uma variante, desde como ela afeta os tecidos onde um gene próximo é expresso até a forma do DNA compactado, conhecido como cromatina5. No entanto, uma solicitação frequente dos usuários da API, segundo Hariharan, era por simplicidade: “Vocês podem me dar uma pontuação única que me ajude a entender se devo dar atenção a essa variante, se vale a pena investigá-la mais a fundo?”
Para o atlas2, a equipe de Avsec desenvolveu uma métrica dos efeitos biológicos previstos de uma variante: a pontuação AVI (AlphaGenome Variant Impact). Esse número permitiu distinguir com confiabilidade mutações causadoras de doenças de alterações inofensivas em um banco de dados de genômica clínica, conforme relatam pesquisadores da DeepMind e do meio acadêmico no preprint que descreve os resultados, divulgado na plataforma medRxiv. A pontuação AVI e outras previsões do atlas2 também ajudaram uma equipe do Broad Institute of MIT and Harvard, em Cambridge, Massachusetts, a priorizar uma variante não codificante como possível causa de um quadro grave de epilepsia6 em um paciente.
Pesquisadores que estudam doenças raras geralmente recorrem a modelos computacionalmente menos exigentes para interpretar tais variantes, pois aplicar modelos como o AlphaGenome a todo o genoma humano é inviável para a maioria deles, afirmam Mafalda Dias e Jonathan Frazer, biólogos computacionais do Centro de Regulação Genômica em Barcelona, Espanha, em e-mail enviado à Nature. “Ao remover essa barreira computacional, o atlas2 deve se tornar um recurso valioso.”
Motivos de DNA
Avsec está particularmente entusiasmado com a possibilidade de usar o atlas2 para tentar descobrir a função de pequenos trechos de DNA, chamados de motivos, encontrados ao longo de todo o genoma. Alguns desses trechos ajudam a controlar a produção de RNA mensageiro (mRNA), que carrega as instruções para a codificação de proteínas1 específicas. Outros atraem proteínas1 do tipo fator de transcrição que regulam a expressão de genes individuais, mas o panorama geral ainda está incompleto.
Utilizando as previsões do atlas2 como guia, os pesquisadores mapearam milhares de motivos de DNA em todo o genoma humano e, em seguida, inferiram as funções que esses motivos poderiam desempenhar em diferentes tipos celulares, seja ativando genes, reprimindo-os ou alterando a acessibilidade do DNA. O trabalho “nos fornece um dicionário pesquisável para o DNA não codificante”, afirmou Julia Zeitlinger, bióloga molecular do Stowers Institute for Medical Research em Kansas City, Missouri, e coautora do preprint, durante uma coletiva de imprensa.
O atlas2 também será útil para descobrir associações entre variantes de DNA “não codificante” e características biológicas ou doenças, utilizando enormes bancos de dados que reúnem informações de genoma completo e de saúde7, afirma Gareth Hawkes, geneticista estatístico da Universidade de Exeter, no Reino Unido. Hawkes utilizou previsões para identificar e interpretar variantes raras e não codificantes associadas aos níveis sanguíneos de milhares de proteínas1, analisando os genomas completos de 54.000 pessoas cujos dados genéticos e clínicos constam no UK Biobank. Ele planeja realizar o mesmo procedimento com outras características, como a estatura.
Impulso para a IA
Avsec prevê que o atlas2 será particularmente útil para agentes de IA, que estão se tornando cada vez mais ágeis na navegação por ferramentas e bancos de dados biológicos. “Acredito que veremos esses agentes se tornarem os principais usuários avançados desses recursos”, diz ele.
Como o atlas2 mapeia os efeitos de apenas uma mutação8 de cada vez em relação a um genoma de referência, ele não captura diretamente os efeitos combinados de múltiplas alterações, explica Avsec; no entanto, existem abordagens estatísticas capazes de levar esses efeitos em consideração. Kircher observa que a variação genética individual, ausente no genoma de referência, pode influenciar os efeitos de variantes, mesmo daquelas situadas longe da sequência alterada.
Ben Lehner, biólogo molecular do Wellcome Sanger Institute em Hinxton, no Reino Unido, espera que o atlas2 seja muito útil, embora não revolucionário. “Não estamos diante de um ‘momento AlphaFold’”, afirma. “O desempenho preditivo de modelos genômicos, como o AlphaGenome, ainda está longe de ser excelente, e esses modelos não devem ser utilizados isoladamente para embasar decisões clínicas neste momento.”
O foco futuro deve recair sobre a geração de dados experimentais que ajudem a tornar os modelos do genoma, e de outros aspectos da biologia, tão eficazes quanto o AlphaFold, acrescenta ele. “Imagine se pudéssemos fazer o mesmo com todos os outros elementos da biologia.”
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Confira a seguir o resumo do preprint publicado.
AlphaGenome Atlas2: a mutagênese in silico de todo o genoma humano aprimora a priorização e a interpretação de variantes não codificantes.
Um grande desafio na genômica é decifrar as consequências funcionais da variação genética não codificante. Apresenta-se neste estudo o AlphaGenome Atlas2, um recurso abrangente que possibilita a interpretação e a priorização conjuntas dos efeitos de variantes em todo o genoma humano.
Utilizando o AlphaGenome, previu-se os efeitos regulatórios em milhares de fenótipos moleculares para todas as variantes de nucleotídeo único humanas possíveis e para muitas inserções/deleções (indels) observadas. Essas previsões foram então utilizadas para derivar uma pontuação unificada e interpretável de Impacto de Variante do AlphaGenome (AVI) e para mapear motivos cis-regulatórios em todo o genoma.
A AVI alcançou desempenho de ponta em diversos benchmarks, com uma priorização aprimorada de variantes não codificantes deletérias. A aplicação do recurso Atlas2 combinado auxiliou na resolução de um caso de doença rara (encefalopatia9 epiléptica), aumentou o poder estatístico para detectar variantes não codificantes raras que influenciam fenótipos populacionais e aprimorou a interpretação mecanística dessas variantes.
Assim, o AlphaGenome Atlas2 melhora a priorização e a interpretação molecular de variantes não codificantes com relevância genética e clínica.
Fontes:
medRxiv, publicação em 20 de setembro de 2026.
Nature, notícia publicada em 09 de setembro de 2026.
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