法新社报导，这款名为AlphaGenome的深度学习模型，被外部研究人员誉为一项“突破”，能让科学家研究、甚至模拟难以治疗的遗传疾病在基因上的根源。
Google DeepMind研究副总裁、同时也是“自然”（Nature）期刊新研究共同作者柯立（Pushmeet Kohli）向记者表示：“2003年第一份完整的人类基因组图谱，让我们拿到了生命之书，但阅读它依然是一项挑战。”
他说，“我们已经拥有文字本身”，也就是由A、T、C、G 四种遗传字母构成、长达约30亿个碱基对的人类DNA序列。
他指出，然而，“理解这部基因组的语法—也就是DNA中究竟编码了什么，以及它如何主导生命运作—才是下一个关键研究领域。
只有约2%的DNA含有制造蛋白质的指令，而蛋白质正是构成人体并维持运作的分子。
其余98%的DNA属于所谓的“非编码DNA”，过去曾长期被视为“垃圾DNA”。
然而，这些“非编码DNA”如今被认为更像是一位指挥家，负责引导基因资讯在不同细胞中的运作方式。
这些序列中也包含许多与疾病相关的变异，而AlphaGenome正是试图理解这些序列的工具。
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