Ключ к скрытым заболеваниям: Google представила ИИ-карту всех возможных изменений в ДНК человека

Компания Google DeepMind представила AlphaGenome Atlas — открытую платформу, которая демонстрирует, как каждое возможное изменение одной «буквы» ДНК может повлиять на работу организма. Новый ресурс охватывает около 9 миллиардов возможных генетических изменений и помогает ученым быстрее находить причины редких заболеваний и исследовать распространенные болезни. Платформа уже доступна для академического использования через бесплатный веб-портал, API AlphaGenome и сервис Google Antigravity.

ДНК содержит генетические инструкции, по которым работает организм. Проблема заключается в том, что в геноме человека существуют миллиарды возможных изменений отдельных «букв» ДНК, и проверить каждую из них в лаборатории практически невозможно.

Именно поэтому DeepMind использовала искусственный интеллект. Компания уже создала модель AlphaGenome, которая умеет прогнозировать, как изменение одной «буквы» ДНК может повлиять на работу генов. Теперь эти прогнозы подготовлены сразу для всего генома и собраны в одном месте.

Объем AlphaGenome Atlas

Объем AlphaGenome Atlas составляет примерно один петабайт — что более чем в 30 раз превышает размер базы данных AlphaFold. Если AlphaFold в свое время открыл исследователям доступ к прогнозируемым структурам более 200 миллионов белков, то AlphaGenome Atlas переносит аналогичный подход на уровень всего генома.

Разработчики сравнивают новый ресурс с географическим атласом. Вместо гор и рек он показывает, какие участки ДНК могут изменять работу клеток и какие последствия это может иметь для организма.

Как это поможет исследователям

Вместе с платформой компания представила показатель AlphaGenome Variant Impact (AVI), который объединяет прогнозы моделей AlphaGenome и AlphaMissense в единое числовое значение. Эта оценка помогает быстро определить, какие генетические изменения, скорее всего, оказывают наибольшее влияние.

Система учитывает не только 2% генома, которые непосредственно содержат инструкции по синтезу белков, но и остальные 98%. Эти участки не кодируют белки, но регулируют, когда и насколько активно работают гены.

Помимо общей оценки, платформа объясняет, почему именно то или иное изменение считается важным. Например, она может показать, что мутация нарушает процесс сплайсинга — механизм, который помогает клетке правильно считывать генетические инструкции, — или изменяет активность гена.

Помогает находить причины редких заболеваний

Партнеры DeepMind уже используют AlphaGenome Atlas в реальных исследованиях. В ходе работы с консорциумом GREGoR исследователи Broad Institute использовали платформу для повторного анализа случаев недиагностированных редких заболеваний.

В результате они обнаружили ранее упущенное генетическое изменение в гене DNM1, которое связано с тяжелой формой эпилепсии. ИИ правильно предсказал, что эта мутация заставляет клетку неправильно считывать генетические инструкции, а лабораторные эксперименты подтвердили этот вывод.

Помогает находить скрытые закономерности

Другой пример связан с проектом UK Biobank, который содержит генетические данные десятков тысяч людей. Исследователь Гарет Хоукс из Университета Эксетера использовал AlphaGenome Atlas для поиска редких генетических изменений в участках ДНК, регулирующих работу генов.

Благодаря этому удалось обнаружить на 22% больше связей между такими изменениями и уровнем важных белков в организме, чем с помощью обычных методов. Также исследователь определил 19 перспективных участков ДНК, которые могут быть связаны с индексом массы тела.

Карта «слов» генома

В AlphaGenome Atlas также вошла база из более чем 2500 повторяющихся коротких последовательностей ДНК, которые разработчики называют «словами» генома. Они помогают учёным понять, какие белки могут присоединяться к определённым участкам ДНК и включать или выключать работу генов.

В DeepMind отмечают, что рассматривают AlphaGenome Atlas как основу для будущих открытий. Компания планирует сделать платформу доступной и для коммерческого использования через Google Cloud, а также интегрировать её со своими другими научными инструментами на базе искусственного интеллекта, в частности Google Antigravity.

Параллельно с развитием аналитических систем на базе ИИ учёные ищут способы физического исправления выявленных дефектов. Ранее исследователи из Колумбийского университета сообщили об успешном применении технологии базового редактирования генов в человеческих эмбрионах, что позволяет точечно изменять отдельные «генетические буквы» без масштабных повреждений хромосом, присущих классическому инструменту CRISPR.