AlphaGenome 2 把变异效应预测做到单细胞层面，同周药企称 50 家 AI 公司未做出一款药
11 月 11 日谷歌 DeepMind 发布 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，把遗传变异影响的预测从组织平均推进到单个细胞类型与细胞状态。同期《华尔街日报》报道，Anthropic CEO 阿莫代伊在 IPO 路演视频中称癌症、阿尔茨海默病、心脏病与精神疾病「不到十年内都会成为过去」，Vertex 制药执行董事长 Jeff Leiden 的回应是「这完全是胡说」。
模型用了超过 1.07 亿个单细胞图谱，覆盖人与小鼠的 68 种组织。在 28 种原代免疫细胞构成的 TenK10K 数据集上，90% 精度下识别因果变异比例达 30%，上一代经单细胞数据微调后为 16%；预测变异提高还是降低基因表达的方向，准确率 43% 对 23%。新增 DNA 甲基化预测，可只凭少量单细胞 RNA 测序数据适配未见过的细胞状态，无需重训。产出侧，团队在数百种人类细胞类型上构建增强子与基因的连接图谱，为 700 万个常见变异生成打分。非商业研究免费、商业研究走私有预览，DeepMind 明确未获批临床或诊断用途。
Leiden 的依据是自家实测：Vertex 曾让约 50 家 AI 公司梳理其 1 万个化合物数据集，没有一家做出有效药物。据同一报道，一款药从发现到上市通常 10 至 12 年，时间主要花在动物实验、临床试验与审批，截至 2026 年尚无完全由 AI 设计的药物获 FDA 批准。
| DeepMind（工具方） | Vertex（用药方） | Anthropic CEO（承诺方） | |
|---|---|---|---|
| 公开表述 | 预测精度翻倍，仍是研究工具 | 「这完全是胡说」 | 十年内重大疾病成为过去 |
| 拿出的数字 | 因果变异召回 16%→30%，方向 23%→43% | 约 50 家 AI 公司、1 万种化合物、零成药 | 未给可验证的里程碑 |
| 自身站的位置 | 供 API 与科研合作 | 付钱买分子，等临床读点 | 正在路演，估值锚定长期叙事 |
观点
- 三方说的是不同环节的事。 DeepMind 报分子层面的召回率，Vertex 算从化合物到上市的成功率与年限，中间隔着动物实验、入组与审批，这些环节的瓶颈不在模型。
- 30% 的召回率在靶点发现环节已有商业含义。 候选变异从百万级缩到一张可做实验的清单，改变的是研发早期的时间分配，10 至 12 年的周期结构没有动，价值先落在测序、试剂与实验服务。
- 「十年治愈」出现在路演视频里，该按销售材料的尺度读。 说话人的报酬来自估值，Vertex 的报酬来自临床数据，两者的证据标准不同级。
- 可跟踪的硬指标只有一个：是否有 AI 主导发现的分子进入三期临床或拿到 FDA 批准。 在这之前，AI for Science 的现金流仍集中在工具端，药企估值不会为预测精度付溢价。
来源：Google DeepMind 公告（经 science.report 整理）、IT之家、《华尔街日报》报道（经新浪财经转述）