コロラド対ジョージア工科大学
ヒトゲノムは、約 30 億の DNA 塩基または文字で構成されています。クレジット: 茅野雄一郎/Getty
ヒトゲノムは迷いやすい場所です。その 30 億文字のうちタンパク質をコードしているのはわずか 2% で、残りは恐ろしく難しい暗号です。人工知能が作成したヒトゲノムの「アトラス」が公開された1 今日、Google によって DeepMind は、生物学的コードを通して科学者を導くことを目的としています。
ヒトゲノムにおける最も一般的なタイプの変化の 1 つは、個々の DNA ヌクレオチド、つまり文字に対する変化です。このばらつきは、病気のリスクなどの要因における個人間の差異に寄与します。まれに 1 つの文字が変化すると、直接病気を引き起こす可能性があります。
AlphaGenome Atlas は、AlphaGenome の AI モデルによって生成された予測を使用して、ヒトゲノム内の 90 億の単一文字の影響、つまり、その種のあらゆる突然変異の可能性を示します。2昨年ロンドンのDeepMind社からリリースされた。アトラスは非営利目的で自由に利用できます。
このツールは、研究者が遺伝子変異と希少疾患や未知の疾患との関連性を特定し、疾患や生物学的特性の根底にある隠されたメカニズムを解明するのに役立つ可能性があると研究者らは述べている。それは、DNA配列が遺伝子活性を制御する規則の一部を明らかにすることさえできる。
しかし、ベルリンのマックス・デルブリュック分子医学センターの生物情報学者、マルティン・キルヒャー氏は、これは実験に代わるものではないし、病気を診断する際に個人差を考慮するものでもないと言う。 「これは、強力なモデルへのアクセスを拡大するための便利で寛大な方法です。」
インスタントアクセス
AlphaGenome のリリース以来、約 9,000 人の研究者が自動プログラミング インターフェイス (API) を通じてモデルの予測にアクセスしたと DeepMind の製品マネージャー、Davi Hariharan 氏は述べています。しかし、そのためにはソフトウェア コードを記述する必要があり、一部の生物学者にとってはハードルが高いと彼は言います。
AlphaGenome Atlas を作成するために、DeepMind は、ヒトゲノムの DNA の各文字について考えられる 3 つのヌクレオチド変化のそれぞれについての予測を計算しました (1 ペタバイト相当のデータ)。また、ヒトゲノムで観察された 1 億以上の短い挿入または欠失も記録されています。同社によれば、この取り組みは、何百万人ものユーザーがアクセスする、2億件以上のタンパク質構造予測を収録したDeepMindのAlphaFoldデータベースに触発されたものであるという。
「摩擦を取り除くと、人々の好奇心も高まります」と、AlphaGenome チームを率いる Zyga Avsek 氏は言います。 「瞬時にアクセスできることが魔法を感じさせます。」
このアトラスは、AlphaGenome と同様に、隣接する遺伝子が発現される組織への影響から、クロマチンと呼ばれる折りたたまれた DNA の形状に至るまで、変異の考えられる影響に関する何千もの予測を提供します。しかし、ハリハラン氏によると、API ユーザーが繰り返し抱く質問は単純だったという。「理解に役立つスコアを教えていただけますか。このオプションは気にするべきですか、もっと深く掘り下げる必要がありますか?」
DeepMind の AlphaGenome アトラスは、遺伝的変異のさまざまな潜在的な影響についての予測を提供します。クレジット: Google DeepMind
アトラスに関して、Avsec チームは、変異体の予測される生物学的影響の指標である AlphaGenome Variant Impact (AVI) スコアを開発しました。この図は臨床ゲノミクスデータベースの良性変化から疾患変異を確実に特定したもので、DeepMindと学術研究者らは本日発表された結果を説明するプレプリントで報告している。1。アトラスに記載されている AVI スコアとその他の予測は、マサチューセッツ州ケンブリッジにある MIT とハーバード大学のブロード研究所のチームが、ヒトの重篤なてんかんの考えられる原因としてコーディング変異を優先するのにも役立ちました。
スペイン、バルセロナのゲノム規制センターの計算生物学者、マファルダ・ディアス氏とジョナサン・フレイザー氏は、ヒトゲノム全体にわたってAlphaGenomeのようなモデルを使用することはほとんどの研究者にとって現実的ではないため、希少疾患の研究者は伝統的にそのような変異を解釈するために計算量の少ないモデルに依存してきたと話す。 自然。 「この計算上のハードルを克服することで、Atlas は貴重なリソースとなるはずです。」
DNAモチーフ
Avsec は、アトラスを使用して、ゲノム全体に存在するモチーフと呼ばれる DNA の短いパターンを明らかにすることに特に興奮しています。いくつかは、個々のタンパク質をコードするための指示を実行するメッセンジャー RNA (mRNA) の生成の制御に役立ちます。その他には、個々の遺伝子の発現を調節する転写因子タンパク質が関係しますが、全体像は不完全です。
研究者らは、アトラスの予測をガイドとして使用して、ヒトゲノム内の数千の DNA モチーフをマッピングし、遺伝子をオンにするか、遺伝子を抑制するか、DNA へのアクセス性を変化させるかなど、さまざまな種類の細胞でこれらのモチーフが果たす可能性のある役割を推定しました。ミズーリ州カンザスシティにあるストワーズ医学研究所の分子生物学者で、プレプリントの共著者でもあるジュリア・ツァイトリンガー氏は記者会見で、この研究は「DNAの検索可能な辞書を提供する」と述べた。
