AlphaGenome Atlas: Die Mutationskarte für das Genom

Das menschliche Genom umfasst rund drei Milliarden Basenpaare. An jeder Position lässt sich der vorhandene DNA-Baustein theoretisch durch einen der drei anderen ersetzen. Daraus ergeben sich rund neun Milliarden mögliche Einzelbasenvarianten. Sie alle experimentell zu untersuchen, ist praktisch ausgeschlossen. Genau hier setzt der AlphaGenome Atlas an: DeepMind hat die Berechnungen des zuvor entwickelten AlphaGenome-Modells für diese Varianten auf einer Referenzsequenz des menschlichen Genoms vorweggenommen und als durchsuchbare Ressource zusammengestellt. Das Ergebnis umfasst rund ein Petabyte an Daten.

Nicht nur Gene, sondern ihre Regulation

Der entscheidende Punkt ist, was dabei überhaupt vorhergesagt wird. Bei einem klassischen Blick auf das Genom liegt der Fokus häufig auf den rund zwei Prozent der DNA, die direkt für Proteine codieren. Die übrigen rund 98 Prozent sind damit keineswegs bedeutungslos: Sie enthalten unter anderem regulatorische Elemente, die beeinflussen, wann und wo Gene abgelesen werden.

AlphaGenome wurde deshalb nicht ausschließlich darauf trainiert, vorherzusagen, ob eine Mutation ein Protein verändert. Das Modell betrachtet vielmehr verschiedene molekulare Ebenen gleichzeitig – darunter Genexpression, Transkriptionsaktivität, Chromatinzugänglichkeit, Bindung von Transkriptionsfaktoren, dreidimensionale Chromatinkontakte und RNA-Splicing. Als Eingang verarbeitet es jeweils einen DNA-Abschnitt von bis zu einer Million Basenpaaren und erzeugt daraus Vorhersagen für Tausende experimentell messbarer genomischer Eigenschaften in unterschiedlichen Zelltypen.

Für den Atlas wird dann vereinfacht gesagt gefragt: Was passiert in diesen Vorhersagen, wenn an einer bestimmten Stelle aus A beispielsweise C wird? Die Differenz zwischen Referenz- und Variantenfolge liefert einen Hinweis darauf, welche molekularen Prozesse durch die Veränderung beeinflusst werden könnten.

Das ist ein wichtiger Unterschied zu einer Datenbank, die lediglich bekannte krankheitsassoziierte Mutationen sammelt. Der Atlas versucht auch dort eine funktionelle Hypothese zu liefern, wo bisher schlicht keine experimentellen Daten vorliegen.

Aus Milliarden Vorhersagen wird eine Rangliste

Damit Forscher nicht für jede Variante Tausende Einzelwerte betrachten müssen, bündelt DeepMind die Ergebnisse zusätzlich in einem sogenannten AlphaGenome Variant Impact Score (AVI). Dieser kombiniert die Vorhersagen von AlphaGenome mit AlphaMissense, einem früheren DeepMind-Modell für proteinverändernde Varianten. So entsteht ein einzelner Wert, mit dem sich Varianten nach ihrer erwarteten biologischen Relevanz priorisieren lassen.

Genau hier könnte der praktische Nutzen liegen. Bei einer seltenen Erkrankung kennt man beispielsweise häufig einen genetischen Abschnitt, aber nicht die eine Veränderung, die tatsächlich für die Erkrankung verantwortlich ist. Statt Milliarden Varianten experimentell abzuarbeiten, lässt sich der Kandidatenraum mit dem Atlas zunächst rechnerisch verkleinern. Anschließend kann die Biologie übernehmen: Kandidaten müssen im Labor überprüft werden.

Dass dieser Ansatz nicht nur theoretisch ist, zeigen erste Anwendungen. Forscher des Broad Institute nutzten den Atlas etwa bei der Suche nach der Ursache einer bislang ungeklärten seltenen neurologischen Erkrankung. Der Score lenkte die Aufmerksamkeit auf eine Variante im Gen DNM1, für die AlphaGenome eine Veränderung einer Spleißstelle vorhersagte. Die Variante wurde anschließend experimentell untersucht und trug zur Aufklärung des Falls bei.

Wie belastbar ist das?

Hier entscheidet sich, ob der Atlas mehr ist als eine beeindruckende Demonstration von Rechenleistung. Das zugrunde liegende AlphaGenome-Modell wurde deshalb nicht nur mit den Daten trainiert, aus denen es seine Vorhersagen ableitet. In der Nature-Publikation vom Januar 2026 wurde es an zahlreichen unabhängigen Aufgaben gegen etablierte Modelle getestet. AlphaGenome erreichte dort bei 25 von 26 Tests zur Vorhersage von Varianteneffekten mindestens die Leistung des jeweils stärksten Vergleichsmodells; bei 22 von 24 Aufgaben zur Vorhersage genomischer Messgrößen lag es ebenfalls an der Spitze.

Das bedeutet allerdings nicht, dass neun Milliarden Mutationen damit experimentell „getestet“ wären. Der Atlas ist eine Vorhersagekarte, keine Messdatenbank. Seine Aussage lautet nicht: Diese Mutation verursacht Krankheit X. Sie lautet vielmehr: Diese Mutation dürfte nach dem bekannten Zusammenhang zwischen DNA-Sequenz und molekularen Prozessen beispielsweise die Genexpression oder das Splicing in bestimmter Weise verändern.

Auch die Reichweite des Modells hat Grenzen. AlphaGenome betrachtet zwar einen ungewöhnlich großen DNA-Kontext von einer Million Basenpaaren, doch regulatorische Elemente können teilweise über noch größere Distanzen wirken. Zudem entstehen viele Erkrankungen aus dem Zusammenspiel mehrerer Varianten und nicht aus einer einzelnen Basenänderung. Und auch eine sehr gute statistische Vorhersage ersetzt noch keine funktionelle Validierung im Zell- oder Tiermodell und schon gar keine klinische Diagnose.