Google DeepMind, AlphaGenome'u Tanıttı: 1 MB Bağlam Kapasiteli Yeni Nesil DNA Analiz Yapay Zekası

Google DeepMind araştırma ekibi, hesaplamalı genomik dünyasında devrim niteliğinde bir dönüm noktası olarak kabul edilen yeni yapay zeka modeli AlphaGenome'u resmen duyurdu. 28 Ocak 2026 tarihinde prestijli Nature dergisinde yayımlanan bilimsel makale, bu modelin bir milyon baz çiftine (1 Mb) kadar uzanan DNA dizilerini olağanüstü bir hassasiyetle analiz edebilme yeteneğini detaylandırıyor. Bu teknolojik sıçrama, genetik materyalin karmaşık yapısını anlamlandırmada araştırmacılara daha önce hayal bile edilemeyen bir perspektif sunuyor.

AlphaGenome, yaklaşık 500.000 baz çiftini işleyebilen önceki Borzoi modelinin halefi olarak geliştirildi. Genişletilmiş bağlam penceresi sayesinde bu yeni mimari, genom içindeki çok daha uzun mesafeli düzenleyici etkileşimleri yakalama yeteneğine sahip. Modelin teknik altyapısı, verileri özetleyen bir kodlayıcı, uzun vadeli bağımlılıkları modelleyen bir transformatör bloğu ve çıktıları tek bir baz çifti çözünürlüğünde yeniden yapılandıran bir kod çözücüden oluşan U-Net yapısına dayanıyor. Bu yapısal bütünlük, verilerin hem genel hem de en ince ayrıntısına kadar işlenmesini sağlıyor.

AlphaGenome'un en dikkat çekici avantajlarından biri çok fonksiyonlu yapısıdır; model, gen ekspresyonu, ekleme (splicing) ve kromatin erişilebilirliği dahil olmak üzere on bir temel genomik süreci eş zamanlı olarak tahmin edebiliyor. Borzoi'den farklı olarak AlphaGenome, hem ekleme bölgelerini hem de bunların kullanımını açıkça öngörerek RNA ekleme süreci hakkında çok daha ayrıntılı bilgiler sunuyor. Yazarların paylaştığı verilere göre model, genetik varyantların fonksiyonel sonuçlarını değerlendiren testlerin çoğunda rakiplerini geride bıraktı. Özellikle eQTL (gen ekspresyonu ile ilişkili kantitatif özellik lokusları) tahmin görevlerinde AlphaGenome, Borzoi'ye kıyasla gözle görülür bir performans artışı sergiliyor.

Bu ileri teknoloji, insan genomunun yaklaşık %98'ini oluşturan ve uzun süre "çöp DNA" olarak nitelendirilen ancak hayati düzenleyici elementler içeren kodlamayan bölgelerin derinlemesine incelenmesine imkan tanıyor. Bu sayede, hastalıkların altında yatan genetik faktörlerin çok daha hızlı teşhis edilmesi ve kişiselleştirilmiş yeni terapötik stratejilerin geliştirilmesi hedefleniyor. Genomik alanındaki pek çok otorite, AlphaGenome gibi modellerin "statik" ve karmaşık genom kodunu, bilimsel keşifler için akıcı ve anlaşılır bir dile dönüştürdüğünü vurguluyor. Ancak uzmanlar, modelin bireysel düzeydeki gen ekspresyonu değişimlerini henüz tam bir kesinlikle öngöremediğini, bu nedenle doğrudan klinik tanı veya tedavi reçetesi oluşturma aşamasında dikkatli olunması gerektiğini hatırlatıyor.

Bilim dünyasına katkı sağlamak amacıyla AlphaGenome'un kaynak kodları ve model ağırlıkları, ticari olmayan akademik araştırmalar için tamamen açık hale getirildi. Ayrıca, laboratuvarların mevcut iş akışlarına bu sistemi kolayca entegre edebilmeleri için özel bir API desteği de sunuluyor. Geliştiriciler tarafından paylaşılan güncel verilere göre, dünya genelinde binlerce bilim insanı, genetik hastalıkların temellerini ve düzenleyici varyantların etkilerini araştırmak için bu araçları kullanmaya başladı bile. Onkoloji ve genetik uzmanları, bu tür yapay zeka temelli yaklaşımların, genomun kapsamlı fonksiyonel yorumlanması ve kanser gibi karmaşık hastalıklar için daha isabetli, hedefe yönelik tedavi yöntemleri geliştirmede temel taş teşkil edeceğine inanıyor.