9月10日，谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas ，一个覆盖全基因组的可搜索预测数据库，把人类基因组里所有潜在单碱基突变（约 30 亿位点 × 3 种变异＝整 90 亿种）全部算了一遍。针对每种突变给出约 27000 项预测指标，判断其如何影响基因表达、RNA 剪接、染色质开合与 DNA 三维构象，横跨人类与小鼠数百种细胞类型，合计超 240 万亿个预测数值，打包体积达 1PB，是 AlphaFold 数据库的 30 倍。
技术上，团队把整套计算流水线提速 80 倍——单个变异用 AlphaGenome 跑一遍约 1 秒，但乘以 90 亿仍需 285 年，Atlas 把这 285 年压缩成一张现成静态检索表。体系分四层：底层原始预测；中层将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 合成统一的致病评分 AVI（编码区与非编码区首次用同一把尺子，攻克占据基因组 98% 的非编码「暗物质」）；全透明归因拆解（高分是因为破坏剪接还是干扰染色质开放度）；顶层全景词汇表（2601 个高频 DNA 模式、全基因组标注 2530 亿个实例）。
实战已破悬案：Broad 研究所团队把一个癫痫性脑病患儿久悬未决的病例候选变异交给 AVI 重排，高居第一的是 9 号染色体 DNM1 基因内含子的 G→A 变异，Atlas 还原其“犯罪现场”创造错误剪接位点导致蛋白异常延长，湿实验完全证实。埃克塞特大学 Gareth Hawkes 用其分析超 5.4 万名英国生物样本库参与者全基因组数据，多发现 22% 的非编码遗传关联。最关键的是门槛：研究者不用配环境、不用写代码，浏览器输入位点秒出结果，实为一次没跑过模型的实验室全靠查表做突破。
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