Rund 1 Petabyte vorberechnete Wirkungs-Vorhersagen für jede mögliche Punktmutation im menschlichen Genom — 30-mal grösser als die AlphaFold-Datenbank und gratis für die Forschung.
Der NYU-Mathematiker Tristan Buckmaster sagt, OpenAI habe ihn vor der Publikation seiner KI-gestützten Fluidgleichungs-Beweise unter Druck gesetzt – OpenAI-Forscher Sébastien Bubeck nennt die Vorwürfe «falsch und aufhetzerisch». Bewiesen ist nichts. Aber der Streit legt eine sehr praktische Frage offen: Was darf ein Anbieter mit unveröffentlichter Arbeit tun, die du in sein Tool lädst?
DeepMind hat die teuerste Hürde der Genomforschung einmal für alle bezahlt: fertige Wirkungs-Vorhersagen für jede der 9 Milliarden möglichen Punktmutationen, inklusive einer Rangzahl, die erstmals auch die 98 Prozent nicht-kodierende DNA abdeckt.
Google DeepMind hat am 8. September 2026 den AlphaGenome Atlas veröffentlicht: eine Datenbank mit vorberechneten Vorhersagen dazu, was jede der rund 9 Milliarden möglichen Einzelbuchstaben-Mutationen im menschlichen Genom molekularbiologisch bewirkt. Der Datensatz umfasst laut DeepMind rund 1 Petabyte und ist damit über 30-mal grösser als die AlphaFold-Datenbank. Für nicht-kommerzielle Forschung ist er ab sofort gratis zugänglich – über ein Web-Portal, die AlphaGenome-API und als Skill in Google Antigravity.
Das zugrunde liegende Modell AlphaGenome ist nicht neu: DeepMind hat es 2025 vorgestellt und im Januar 2026 in einem Nature-Paper im Detail beschrieben. Es vergleicht eine originale DNA-Sequenz mit einer veränderten und sagt voraus, wie sich der Unterschied auf die Genregulation auswirkt – also darauf, wann und wo ein Gen abgelesen wird.
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