Das menschliche Genom umfasst rund drei Milliarden Basenpaare; an jeder Position sind drei Substitutionen möglich, woraus sich die neun Milliarden Varianten des Atlas ergeben. Für jede Variante liegen nach Angaben von DeepMind Tausende molekularer Vorhersagen vor, unter anderem zu Chromatin-Zugänglichkeit, Spleißen und Konservierung, über Hunderte Zelltypen und Gewebe von Mensch und Maus hinweg. Die Detailansicht einer Variante zeigt elf Ausgabetypen.
Der Rechenaufwand war der begrenzende Faktor. Frühe Abschätzungen ergaben laut IEEE Spectrum, dass das Team die Berechnungsgeschwindigkeit um den Faktor 80 steigern musste, damit der Atlas überhaupt entstehen konnte. Das Ergebnis ist rund ein Petabyte groß.
Den Nutzen beziffert DeepMind an einer Auswertung der UK Biobank: Mit den Atlas-Vorhersagen seien 22 Prozent mehr nicht-kodierende genetische Assoziationen gefunden worden, für den Body-Mass-Index 19 genetische Regionen. Diese Zahlen sind anbieter-selbstberichtet; eine unabhängige Nachprüfung des Atlas beschreiben weder DeepMind noch die von IEEE Spectrum befragte Fachwelt.
Carl de Boer von der University of British Columbia nennt AlphaGenome das führende Modell des Feldes und den Atlas eine nützliche Ressource, hält ihn aber für leicht fehlinterpretierbar: Es gehe um ein sehr komplexes System mit vielen beweglichen Teilen. Vorläufer waren AlphaFold für Proteinstrukturen und AlphaMissense, das 2023 71 Millionen proteinverändernde Varianten als gutartig oder krankheitsverursachend einstufte.
Die nichtkommerzielle Nutzung läuft über DeepMinds Website, die akademische über GitHub und die AlphaGenome-API; kommerziell soll der Atlas über Google Cloud Model Garden verfügbar werden. DeepMind schreibt ausdrücklich, er sei kein Ersatz für ärztlichen Rat und für keine klinische Anwendung validiert oder zugelassen.