Od dziesięcioleci naukowcy próbują zrozumieć rozległe odcinki niekodującego DNA w naszych genomach, często nazywanego „śmieciowym DNA”, ponieważ nie bierze on bezpośredniego udziału w syntezie białek. Teraz Google DeepMind zaprezentował AlphaGenome, nowy model sztucznej inteligencji zaprojektowany w celu przewidywania wpływu tego tajemniczego materiału genetycznego na zdrowie i choroby. Stanowi to znaczący krok naprzód w genomice, potencjalnie otwierając drogę do zrozumienia, w jaki sposób mutacje wpływają na ekspresję genów.
Ukryty język genomu
Ludzki genom składa się w przeważającej mierze z niekodującego DNA: ponad 98% to DNA, które nie ulega translacji na białka. Jednakże ta „ciemna materia” reguluje aktywność genów, decydując o tym, czy komórki funkcjonują normalnie, czy też zapadają na choroby. Problem zawsze polegał na przewidywaniu, jak działają te niekodujące regiony — aż do teraz.
AlphaGenome analizuje sekwencje DNA o długości do miliona par zasad, oceniając, w jaki sposób mutacje zmieniają ekspresję genów. Jest to kluczowy krok, ponieważ choroby genetyczne często wynikają ze zmian w tych regionach niekodujących, a nie tylko w genach kodujących białka. Twórcy modelu udostępnili go bezpłatnie społeczności naukowej.
Na podstawie postępów AI
AlphaGenome opiera się na wcześniejszych przełomach DeepMind w biologii opartej na sztucznej inteligencji. Najpierw pojawił się AlphaFold, który dokładnie przewiduje struktury białek na podstawie sekwencji aminokwasów, dzięki czemu jego twórcy otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii w 2024 roku. Następnie powstał projekt AlphaMissense, który skupiał się na mutacjach w genach kodujących białka. AlphaGenome rozszerza tę moc na rozległe przestrzenie niekodujące, rozwiązując wcześniej nierozwiązywalny problem.
„Wyobraźcie sobie, że macie ogromną książkę zawierającą trzy miliardy znaków i coś w niej poszło nie tak” – wyjaśnia Pushmeet Kohli, wiceprezes ds. nauki w DeepMind. „AlphaGenome można wykorzystać do powiedzenia: «Jaki będzie efekt, jeśli zmienisz te słowa?»”
Jak działa AlphaGenome
Model integruje dane z różnych źródeł związanych z ekspresją genów, identyfikuje wzorce i przewiduje funkcjonalne konsekwencje zmian DNA. Kluczową innowacją jest możliwość przetwarzania bardzo długich sekwencji DNA bez utraty dokładności, co jest ograniczeniem poprzednich narzędzi. Oznacza to, że badacze mogą badać całe regiony regulacyjne jednocześnie, zamiast zbierać fragmentaryczne dane.
Potencjalne zastosowania
AlphaGenome nie jest jeszcze gotowy do użytku klinicznego. Ale jego możliwości badawcze są ogromne:
– Zrozumienie chorób: Identyfikacja mutacji powodujących choroby genetyczne, w tym raka.
– Terapia genowa: opracowywanie skuteczniejszych terapii poprzez ukierunkowanie na właściwe obszary regulacyjne.
– Badania genomiczne: analiza sposobu, w jaki genomy regulują geny w różnych komórkach i tkankach.
– Choroby rzadkie: pomaga diagnozować rzadkie choroby genetyczne, w przypadku których podstawowe mutacje są nieznane.
„Według najlepszych szacunków projekt AlphaGenome posunął [dziedzinę] do przodu” – mówi David Kelly z Calico Life Sciences.
Ograniczenia i kolejne kroki
AlphaGenome ma ograniczenia. Został on przeszkolony wyłącznie na genomach człowieka i myszy i może nie uwzględniać skutków u innych gatunków. Model jest również niedoskonały: może przewidzieć brak efektu, jeśli taki istnieje. Naukowcy pracują nad poprawą mocy predykcyjnej i ilościowym określeniem niepewności.
„Przewidywanie, w jaki sposób choroba objawia się na podstawie genomu, jest niezwykle trudnym zadaniem, a ten model nie jest w stanie tego w magiczny sposób przewidzieć” – mówi Žiga Avsec, kierownik badań genomiki w DeepMind. „Ale AlphaGenome może zawęzić liczbę możliwych mutacji związanych z chorobą, dzięki czemu jest przydatny przy ustalaniu priorytetów badań”.
AlphaGenome reprezentuje stopniowy, ale rzeczywisty postęp. Nie rozwiąże tajemnic genomu z dnia na dzień, ale oferuje nowe, potężne narzędzie umożliwiające rozwikłanie złożoności planu życia.
