AlphaGenome Atlas cartografiază miliarde de modificări genetice cu ajutorul inteligenței artificiale
Genomul uman conține aproximativ 3 miliarde de litere ADN, generând peste 9 miliarde de posibile modificări de o singură literă. Testarea efectelor fiecărei modificări într-un laborator ar fi practic imposibilă. AlphaGenome Atlas, dezvoltat de Google DeepMind, oferă începând de astăzi, oamenilor de știință o resursă cuprinzătoare și căutabilă, menită să accelereze înțelegerea genomului uman.
Julia Zeitlinger, de la Stowers Institute for Medical Research, a colaborat cu echipa Google DeepMind condusă de Žiga Avsec pentru a cartografia și interpreta modelele din ADN care reglează procesele biologice în interiorul celulelor. De asemenea, colaboratori științifici din instituții de frunte din Statele Unite și Anglia au ajutat la testarea modului în care noua resursă poate fi utilizată pentru a identifica variații genetice semnificative la oameni. Această lucrare este acum disponibilă ca preprint pe bioRxiv. Resursa de un petabyte conține predicții generate de inteligența artificială pentru efectele moleculare a mai mult de 9 miliarde de modificări posibile, creând ceea ce Google DeepMind descrie ca fiind cel mai cuprinzător catalog de acest tip.
În 2019, în cadrul unei colaborări internaționale care l-a inclus și pe Avsec, Zeitlinger și echipa sa de la Stowers Institute au dezvoltat un cadru AI puternic, BPNet. Acest cadru este acum utilizat pe scară largă pentru a extrage și a analiza secvențele ADN care explică datele biologice la nivel genomic. Luna trecută, laboratorul ei a lansat o nouă metodă AI, PISA, care generează vizualizări de înaltă rezoluție a ceea ce au învățat modelele AI din ADN.
Melanie Weilert, cercetătoare în bioinformatică la Stowers Institute și membră a laboratorului Zeitlinger, a fost autor principal al proiectului AlphaGenome. Cu expertiza sa profundă în interpretarea modelelor AI, ea a contribuit la construirea resursei AlphaGenome Atlas pentru a explora una dintre cele mai mari întrebări ale biologiei: Cum știe o celulă ce gene să activeze și ce gene să dezactiveze?
„Aceasta este o problemă foarte dificilă, deoarece fiecare tip de celulă vorbește o limbă ușor diferită, ceea ce face greu de știut care reguli sunt generale”, a afirmat Zeitlinger. „Cu AlphaGenome, putem interoga rapid multe tipuri de celule și căuta modele generale prin care genele sunt activate și reprimate.”
Tehnologia din spatele Atlasului a fost dezvoltată de Google DeepMind. Zeitlinger, care conduce și inițiativa AI a Stowers Institute, a ajutat la corelarea predicțiilor sale cu procesele biologice care conferă identitate celulelor și le permit să funcționeze.
AlphaGenome Atlas este un exemplu puternic de cum AI poate extinde cunoștințele umane și avansa descoperirile științifice. Prin disponibilizarea acestei resurse, sperăm ca oamenii de știință din întreaga lume să o folosească pentru a înțelege mai bine limbajul vieții și ce se întâmplă când literele individuale din genomul uman se schimbă.
Oamenii de știință pot accesa resursa printr-un browser web, fără a fi necesar să scrie cod, permițând astfel mai multor cercetători să exploreze variațiile genetice la o scară care nu a fost posibilă anterior.
„AlphaGenome Atlas reprezintă o cercetare fundamentală cu potențialul de a avea un impact în mai multe domenii ale biologiei”, a spus Avsec. „Am colaborat cu experți din domeniu, inclusiv cu Julia, a cărei înțelegere biologică ne-a ajutat să explorăm modul în care resursa poate cartografia elementele funcționale din genom și să dezvăluie rolurile lor la nivel molecular.”
Fiecare celulă din corpul uman conține practic același ADN, însă diferitele celule utilizează aceste informații în moduri foarte diferite. Secvențele scurte de ADN numite motive acționează ca instrucțiuni de reglare, ajutând la controlul genelor active, momentul în care acestea sunt activate și intensitatea cu care funcționează.
Zeitlinger și echipa sa au utilizat AlphaGenome Atlas pentru a analiza motivele de reglare din genom și a determina ce dezvăluie acestea despre proteinele numite factori de transcripție, care controlează activitatea genelor. Cercetătorii au clasificat aceste semnale de reglare după funcție, diferențiind factorii de transcripție care schimbă accesibilitatea ADN-ului de cei care activează sau reprimă genele.
Realizarea acestui tip de analiză experimentală pe mii de site-uri și în multe tipuri diferite de celule ar necesita timp și resurse enorme. Prin disponibilizarea predicțiilor la nivel genomic într-o resursă căutabilă, Atlas a permis echipei lui Zeitlinger să identifice modele mai largi în modul în care genele sunt reglate și să înceapă definirea regulilor generale care stau la baza limbajului de reglare al ADN-ului.
„Având aceste motive cartografiate la nivel de bază în genom și în multe tipuri de celule, avem un dicționar căutabil pentru ADN-ul non-codificator”, a spus Zeitlinger. „Prin oferirea comunității științifice acces la aceste predicții, AlphaGenome Atlas poate accelera identificarea variantelor potențial cauzatoare de boli, ajutându-ne să înțelegem regulile fundamentale prin care genele sunt reglate.”
„Această colaborare demonstrează cum oamenii de știință de la Stowers contribuie la conturarea tehnologiilor emergente, nu doar adoptându-le”, a declarat Alejandro Sánchez Alvarado. „Prin combinarea unei cunoștințe biologice profunde cu capacitățile AI, cercetătorii pot pune întrebări la o scară care nu a fost posibilă anterior și pot crea noi oportunități pentru a înțelege mai clar sănătatea și bolile umane.”
Atlasul nu înlocuiește cercetarea de laborator. În schimb, acesta poate ajuta cercetătorii să determine care variante și mecanisme biologice ar trebui investigate mai întâi, concentrând timpul și resursele experimentale asupra celor mai promițătoare întrebări.
„Instrumentele precum AlphaGenome Atlas devin cele mai valoroase atunci când predicțiile lor pot fi corelate cu întrebări biologice semnificative”, a afirmat Kausik Si. „Munca Juliei reunește o expertiză profundă în reglarea genelor și biologia computațională pentru a ne ajuta să trecem de la simpla citire a secvenței ADN către înțelegerea regulilor care controlează activitatea genelor.”
AlphaGenome Atlas conține mii de predicții privind efectele moleculare pentru fiecare variantă, în sute de tipuri de celule și țesuturi umane. Aceste predicții contribuie la noul scor AlphaGenome Variant Impact (AVI), care a permis cercetătorilor să identifice și să cartografieze motivele ADN recurente, secvențe scurte unde factorii de transcripție se leagă pentru a ajuta la controlul activității genelor.
Scorul AVI adună predicțiile din AlphaGenome, AlphaMissense și datele de conservare evolutivă. Acesta oferă cercetătorilor o măsură unică pentru a clasifica variantele în funcție de impactul lor potențial în regiunile codificatoare și non-codificatoare ale genomului. Apoi, cercetătorii pot examina ce procese moleculare, inclusiv expresia genelor, splicing-ul ARN și funcția proteică, sunt prevăzute a fi afectate.
