Google acaba de enseñar el poder de su nueva IA: es capaz de analizar nuestro ADN
Un modelo se entrenó en solamente cuatro horas y con la mitad del presupuesto de su antecesor
Ante la crisis del negocio de la publicidad online y las sospechas de monopolio por el Departamento de Justicia de los Estados Unidos de América, Google parece que quiere hacer de la inteligencia artificial su nuevo sustento principal. Al igual muchas otras compañías del sector, el gigante de Internet está desarrollando esta tecnología con el objetivo de tener los modelos más avanzados y usados por los usuarios.
Durante la pasada Google I/O 2025, la compañía mostró al mundo sus avances en IA, destacando funciones como Deep Search, el potencial de Gemini 2.5, el Modo Agente y las videollamadas 3D hiperrealistas de Beam, que requieren de un equipo de varias decenas de miles de dólares para poder disfrutarlas, siendo HP uno de los primeros en anunciar su propuesta HP Dimension.
Pero la ambición de Google la lleva a pensar más allá de los bots conversacionales y las videollamadas del futuro. Hace unos días, los de Mountain View presentaron un impresionante modelo de inteligencia artificial capaz de predecir cómo las mutaciones individuales del ADN afectan la compleja maquinaria que regula la actividad genética.
AlphaGenome no está diseñado ni validado para la interpretación genómica personal ni para su uso clínico
AlphaGenome es la nueva herramienta desarrollada por Google que promete predecir cómo las mutaciones individuales del ADN afectan a la actividad genética. Cubre las regiones codificantes y no codificantes del genoma, ofreciendo una visión unificada de los efectos de las variantes como nunca antes.
El modelo puede procesar hasta 1 millón de pares de bases en una sola pasada; más que suficiente para predecir miles de propiedades moleculares, incluida la expresión genética, patrones de empalme, sitios de unión de proteínas y accesibilidad de la cromatina en diversos tipos de células.
Es la primera vez que se puede modelar conjuntamente una gama tan amplia de características regulatorias utilizando un solo sistema de IA. AlphaGenome usa primero capas convolucionales para detectar patrones cortos en la secuencia de ADN, y luego aplica transformadores para compartir información a lo largo de todo el código genético. El conjunto final de capas convierte los patrones en predicciones de diversas características genómicas.
Un solo modelo se entrenó tan solo en cuatro horas, utilizando la mitad del presupuesto computacional requerido para su predecesor, Enformer. AlphaGenome es el único modelo que puede predecir conjuntamente todas las modalidades moleculares evaluadas, superando o igualando a los modelos especializados en 24 de 26 pruebas de referencia. Se entrenó en conjuntos de datos públicos masivos, incluidos ENCODE, GTEx, 4D Nucleome y FANTOM5.
Uno de los puntos más destacados de AlphaGenome es su sistema de puntuación de variantes, que contrasta eficientemente el ADN mutado y no mutado para evaluar el impacto en las distintas modalidades. En biología sintética, el modelo podría ayudar a diseñar secuencias reguladoras que activen genes selectivamente, como en las células nerviosas, pero no en las musculares.
Aunque AlphaGenome representa un gran avance, no está diseñado ni validado para la interpretación genómica personal ni para su uso clínico. Además, se enfrenta a algunos problemas a la hora de modelar interacciones regulatorias muy distantes, sobre todo aquellas de más de 100 mil letras de ADN, así como a la hora de capturar completamente patrones específicos de células y tejidos.