Google AI ontdekt genetische aanwijzingen met nieuwe immuunceltest

Wat er gebeurde

DeepMind maakte AlphaGenome 2 bekend op 11 november 2026. De modelarchitectuur neemt naast het DNA ook een doelconditie mee, zoals een weefsel, celtype of celtoestand. Het model gebruikt die conditie door de hele berekening heen.

DeepMind zegt dat AlphaGenome 2 beter is in het vinden van effecten die alleen in bepaalde cellen optreden. Breed gemeten weefseldata kunnen zulke cellulaire effecten verbergen. Het nieuwe model moet onderzoekers een gerichter beginpunt geven voor laboratoriumexperimenten.

Het bedrijf rapporteert twee concrete uitkomsten. Op een immuuncelbenchmark noemt DeepMind een verbetering en het model reproduceerde computationeel een bekende darmziektegerelateerde biologische vondst rond het gen ETS2 in darmmacrofagen. Die biologische vondst was eerder gepubliceerd door onderzoekers van Imperial College London en partners in 2024.

DeepMind trainde het model op bulk- en single-cellgegevens van menselijke en muismonsters. Het trainingsmateriaal omvat meer dan 107 miljoen individuele celprofielen. Onderzoekers kunnen ook eigen single-cell data invoeren om voorspellingen te conditioneren zonder het model opnieuw te trainen.

Op de TenK10K dataset met 28 primaire immuunceltypes rapporteert DeepMind dat AlphaGenome 2 30% van causale varianten identificeerde. Dat was hoger dan de 16% die het originele AlphaGenome kon vinden na fine-tuning op single-cell data. DeepMind benadrukt dat deze benchmarkresultaten gaan over variantidentificatie en niet over diagnostische nauwkeurigheid of iemands ziektarisico.

DeepMind biedt AlphaGenome 2 via een API aan voor niet-commercieel onderzoek. Commercieel onderzoek is beschikbaar in een private preview. Beide AlphaGenome-modellen zijn volgens het bedrijf bedoeld voor onderzoek en zijn niet gevalideerd of goedgekeurd voor klinisch of diagnostisch gebruik.

Waarom dit telt

Voor beleggers in GOOGL is dit relevant omdat DeepMind zijn AI-mogelijkheden uitbreidt naar bioinformatica. Het nieuws toont dat het bedrijf modellen bouwt die fijnmaziger biologische signalen kunnen onderscheiden en die onderzoekers gerichtere hypotheses kunnen geven.