Evo 2 verbessert KI-gestützte Genforschung mit beispielloser Größe und Genauigkeit

Evo 2: Das größte KI-Modell für Biologie revolutioniert die Genforschung

Eine bahnbrechende Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz und Biologie: Das Arc Institute hat in Zusammenarbeit mit NVIDIA Evo 2 vorgestellt, das bisher umfangreichste KI-Modell für die Genomforschung. Forscher der Stanford University, UC Berkeley und UC San Francisco haben maßgeblich zu diesem Projekt beigetragen, das unser Verständnis der Genetik grundlegend verändern wird. Evo 2, ein generatives KI-Modell, das mit beispiellosen 9,3 Billionen Nukleotiden aus 128.000 vollständigen Genomen aus allen drei Lebensbereichen trainiert wurde, ermöglicht es Wissenschaftlern, krankheitsverursachende Mutationen vorherzusagen, die biologische Evolution zu modellieren und sogar synthetische Genome zu entwerfen.

Die Forscher haben einen detaillierten Preprint des Evo 2-Modells am 19. Februar 2025 veröffentlicht, zusammen mit einem benutzerfreundlichen Tool namens Evo Designer. Der Evo 2-Code wird Open Source sein, was eine breite Zugänglichkeit und Zusammenarbeit ermöglicht. Durch die Nutzung von über 2.000 NVIDIA H100 GPUs über die NVIDIA DGX Cloud AI-Plattform auf AWS hat das Modell einen Durchbruch bei der Verarbeitung genetischer Sequenzen von bis zu 1 Million Nukleotiden gleichzeitig erzielt.

Wichtigste Erkenntnisse

Größtes KI-Modell in der Biologie: Evo 2 ist das leistungsstärkste biologische KI-Modell, das jemals entwickelt wurde und mit 9,3 Billionen DNA/RNA-Basenpaaren trainiert wurde.
Vorhersage von Krankheitsmutationen: Evo 2 erreicht eine Genauigkeit von über 90 % bei der Identifizierung pathogener Mutationen, wie z. B. solcher, die mit Brustkrebs in Verbindung stehen.
Potenzial für Genome Engineering: Das Modell kann ganze Genome entwerfen und ebnet so den Weg für Fortschritte in der synthetischen Biologie.
Zusammenarbeit mit NVIDIA: Evo 2 wurde mit der StripedHyena 2-Architektur trainiert, einem neuartigen KI-Framework, das groß angelegte biologische Berechnungen ermöglicht.
Open Source für wissenschaftlichen Fortschritt: Die vollständigen Trainingsdaten, Modellgewichte und der Code von Evo 2 werden der globalen Forschungsgemeinschaft zur Verfügung stehen.

Tiefgehende Analyse

Die Macht der groß angelegten biologischen KI

Evo 2 stellt einen Paradigmenwechsel in der Genforschung dar und ermöglicht es Wissenschaftlern, langreichende genomische Interaktionen mit einem KI-gestützten Ansatz zu analysieren. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die eine umfangreiche aufgabenspezifische Feinabstimmung erforderten, fungiert Evo 2 als Generalist-Modell, das grundlegende Muster in genetischen Sequenzen über alle Lebensbereiche hinweg lernt.

Wie Evo 2 eine unübertroffene Leistung erzielt

Millionen-Token-Kontextfenster: Das Modell verarbeitet lange genetische Sequenzen und erfasst entfernte Beziehungen, die traditionellen Modellen entgehen.
StripedHyena 2-Architektur: Dieses Multi-Hybrid-Convolutional-Framework gewährleistet ein effizientes KI-Training in einem beispiellosen Umfang.
Zero-Shot Learning für die Genomforschung: Evo 2 sagt die Auswirkungen genetischer Varianten über Spezies hinweg genau vorher, ohne vorheriges Training an spezifischen Aufgaben.
Mechanistische Interpretierbarkeit: Ein spezialisierter Visualisierer, der mit dem KI-Labor Goodfire entwickelt wurde, ermöglicht es Forschern zu verstehen, wie Evo 2 wichtige genetische Merkmale identifiziert.

Auswirkungen auf Wissenschaft und Industrie

Akademische Forschung

Beschleunigt die Grundlagenforschung in der Biologie und ermöglicht neue Erkenntnisse über Genregulation, Proteinfunktion und Evolutionsbiologie.
Verbindet KI und Genomforschung und fördert die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Computer- und Experimentalwissenschaftlern.
Pioniert die generative Biologie und ermöglicht die Erstellung synthetischer DNA-Sequenzen mit gewünschten Eigenschaften.

Medizin- und Pharmaindustrie

Personalisierte Medizin: Die hohe Genauigkeit von Evo 2 bei der Vorhersage von Risiken für genetische Erkrankungen kann die Diagnostik revolutionieren.
Wirkstoffforschung: Die KI-gestützte genetische Analyse kann neue therapeutische Ziele identifizieren und die Wirkstoffentwicklung optimieren.
Gentherapie: Die Fähigkeit, genetische Elemente mit präziser Steuerung zu entwickeln, könnte die Behandlung komplexer Krankheiten verbessern.

Bioengineering und Landwirtschaft

Anwendungen der synthetischen Biologie, einschließlich der Entwicklung von Mikroorganismen für industrielle Prozesse.
Verbesserungen in der Landwirtschaft, wie z. B. genetisch optimierte Nutzpflanzen mit erhöhter Krankheitsresistenz und Ertrag.

Ethische Überlegungen

Das Forschungsteam hat ethische Überlegungen berücksichtigt, indem es humanpathogene Erreger aus dem Trainingsdatensatz ausgeschlossen hat. Darüber hinaus hat das Bioethik-Labor der Stanford Medicine das Team bei der Gewährleistung eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes unterstützt.

Wussten Sie schon?

Evo 2 ist 30-mal datenreicher als sein Vorgänger, Evo 1, wodurch es 128.000 Genome anstelle von nur einzelligen Organismen modellieren kann.
Das Modell wurde mit mehr als 2.000 NVIDIA H100 GPUs trainiert, was es zu einem der größten KI-Trainingsprojekte in der Biologie macht.
Evo 2 kann Mutationen im BRCA1-Gen mit höherer Genauigkeit als herkömmliche genetische Testmethoden analysieren.
Der Trainingsdatensatz von Evo 2, OpenGenome2, ist der vielfältigste biologische Sequenzdatensatz, der jemals zusammengestellt wurde.
Die KI-Architektur hinter Evo 2, StripedHyena 2, wurde mit Beiträgen des OpenAI-Mitbegründers Greg Brockman entwickelt.

Abschließende Gedanken

Evo 2 ist mehr als nur ein KI-Modell – es ist ein revolutionärer Schritt zum Verständnis und zur Gestaltung von Leben auf genetischer Ebene. Mit Anwendungen in Medizin, synthetischer Biologie und Landwirtschaft ist seine Open-Source-Natur dazu bestimmt, Forscher weltweit zu befähigen. Die Verschmelzung von KI und Biologie war noch nie so vielversprechend, und Evo 2 führt den Weg in eine Ära der KI-gesteuerten Biowissenschaften.