The Nomura Institute of Glycosciece Blog

AGIラボというところが、こんな企画をたちあげているそうです。

【AGIラボさんの世界古典をAGIで翻訳し直すプロジェクト「AGIアトラス」がとても勉強になるし今後も面白そうなので4枚の図解で整理メモシェア〜☺️✨名前だけ知っていた古典が、いま読める一冊になってる📚】

📖 AGIラボさんの「AGIアトラス」が面白いので、入口と仕組みを4枚に整理しました！

■ 1.… https://t.co/FMwqlYASNf pic.twitter.com/jPJnYS7KOv

— あきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】 (@akira_papa_IT) September 9, 2026

ソクラテスの弁明とか、孫子、老子、イソップ寓話、法句経、竹取物語、方丈記など現在26冊が公開されています。週ごとに一冊ついかされていくそうです。いろいろな世界の古典が読めます。epub版は有料だそうです。
https://atlas.agi-labo.com/#works

AlphaFoldを公開して革命を起こしたGoogle DeepMindが公開したAlphaGenome Atlasを使ってみました。研究者なら登録してオンライン、API、Anitgravityなどから利用することができます。これはすごいデータベースです。

https://deepmind.google/blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome

まだあまり利用法の日本語解説などがないようなので、GoogleのGeminiにAlphaGenome Atlasについて書かれた、こちらの文献についての解説を依頼しました。
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome/alphagenome-atlas.pdf

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論文（資料）の概要

AlphaGenome Atlasは、一言で言えば「ヒトゲノムにおいて起こりうるすべての『1文字のDNAの変化（1塩基変異）』が、分子生物学的にどのような影響を与えるかを予測した巨大なマップ（データベース）」です。

主なポイントは以下の通りです：

1. 90億通りのDNA変異を網羅
   ヒトゲノム上で起こりうる約90億通りの「1塩基変異（A, T, C, Gのどれか1文字が別の文字に置き換わること）」の影響を、網羅的に予測しています。（図のSource: Shutterstock）
   
   
   
2. 「非コード領域（98%の未開拓領域）」の解明
   ヒトのDNAのうち、実際にタンパク質を作るための設計図となる「コーディング領域」はわずか2%にすぎません。残りの98%は「ノンコーディング（非コード）領域」と呼ばれ、遺伝子の働きをコントロール（制御）する重要な役割を持っていますが、変異が起きてもどのような影響があるのか解明が困難でした。今回の研究は、この98%の領域の変異がもたらす影響を大規模に予測可能にした点が画期的です。
3. AVIスコア（AlphaGenome Variant Impact score）の導入
   研究者が膨大なデータに溺れないよう、変異の「重要度（インパクト）」を1つの数値で表す「AVIスコア」が導入されました。これは、非コード領域の予測（AlphaGenome）と、タンパク質を変化させるコーディング領域の予測（AlphaMissense）を統合した指標であり、病気の原因となりそうな変異を効率的に見つけ出すためのスコアです。
4. 希少疾患研究などへの実践的な貢献
   すでに未解決の希少疾患の研究で活用されています。例えば、てんかん性脳症に関連するDNM1遺伝子の「これまで見逃されていた非コード領域の変異」を特定し、それが異常なスプライシング（遺伝子情報の切り貼りミス）を引き起こすことを突き止めるなど、実際の成果が上がっています。
5. 1ペタバイトの巨大データとアクセスの容易さ
   データサイズは約1ペタバイト（タンパク質構造予測のAlphaFoldデータベースの30倍以上）に及びますが、学術研究者はプログラミングの知識がなくても、通常のウェブブラウザから無料でアクセスして検索できるようになっています。

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「AlphaGenome」と「AlphaGenome Atlas」の違い

論文を読み解く上で、この2つの言葉は以下のように明確に区別されています。

• AlphaGenome（アルファゲノム）： AIモデル（エンジン）そのもの
  Google DeepMindが開発したAIの予測モデル（アルゴリズム）です。最大100万塩基対という長いDNAの配列データを入力として読み込み、そこに変異があった場合に、遺伝子の発現やRNAスプライシングといった分子レベルのプロセスにどのような影響が出るかを予測する「計算システム」を指します。
• AlphaGenome Atlas（アルファゲノム・アトラス）： AIが作った巨大なデータベース（地図帳）
  上記のAlphaGenomeモデルを使い、ヒトゲノム上の「90億通りすべての1塩基変異」をあらかじめ計算し、その予測結果を集積したプラットフォームです。「地図帳（Atlas）」という名前の通り、研究者が自分たちでゼロから巨大なAIを動かして計算する必要はなく、調べたい変異を検索するだけですぐに予測結果（AVIスコアなど）を引き出せる「ルックアップテーブル（早見表）」の役割を果たします。

まとめると：
「AlphaGenome（有能なAI）」を使って途方もない量の計算を事前に終わらせ、その結果を誰でも調べられるようにまとめた辞書・地図帳が「AlphaGenome Atlas」です。

AlphaFoldが「タンパク質の立体構造」の辞書を作ったように、AlphaGenome Atlasは「ゲノム全体（特に98%の非コード領域）の変異」の辞書を作った、生命科学における非常に重要なマイルストーンとなる論文です。

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簡単な使い方のショート動画もGeminiが探してくれました。
https://youtube.com/shorts/zdZNIXsTW2Q

ウェブUIの基本操作が分かる60秒解説

AlphaGenome Atlas: Explore a DNA Change in 60 Seconds
チャンネル：Bioinfoxpert

ブラウザからAlphaGenome Atlasにアクセスし、特定の変異を検索してグラフ化するまでの一連のUI操作を1分にまとめたショート動画です。

 ・`alphagenome.google` にアクセスし、Atlasを選択してサインインします。
 ・染色体（Chromosome）、位置（Position）、リファレンス塩基（Reference）、変異塩基（Alternate）を入力して検索します。※ヒトゲノム配列はGRCh38（hg38）を使用します。
 ・予測される影響度を示す「AVIスコア」を確認します（スコアが高いほど影響が大きいと予測されます）。
 ・スコアの要因となっている特徴（RNAスプライシングなど）をクリックして深掘りします。
 ・組織特異的なトラックを選び、「Generate ref/alt plots（比較グラフを生成）」をクリックします。
 ・グラフの見方の解説です。青線がリファレンスDNA、赤線が変異DNAの予測値を示しており、2つの線が乖離している部分が、変異によって生じる分子レベルのシグナル変化を表しています。 グラフはPNG画像として直接ダウンロード可能です。

京都大学でAIを活用した英語教育を実践されている柳瀬陽介先生の本、「AI英語学習法」が9月18日発売だそうです。岩波書店のサイトで試し読みができるようになったとのこと。是非サイトでご覧ください。とても良い本だと思います。

https://t.co/UjdWnc2seA

— Yosuke YANASE　（柳瀬陽介） (@yosukeyanase) September 10, 2026

岩波書店の紹介ページ、こちらの右上のほうにある試し読みから20ページほど読むことができます。
https://www.iwanami.co.jp/book/b10193500.html
柳瀬先生の解説はこちらから読めます。

https://x.com/yosukeyanase/article/2097936117320536135

【9月の岩波ジュニア新書📚】
9月は3点刊行です！

『AI英語学習法』（柳瀬陽介 著）https://t.co/qhyhqFSygx
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ご注目ください！ pic.twitter.com/TG7adwuU0n

— 岩波ジュニア新書 (@IwanamiJunior) September 1, 2026