Google DeepMind составила карту всех 9 млрд возможных мутаций ДНК человека
Базу AlphaGenome Atlas объёмом 1 петабайт рассчитала модель AlphaGenome. Учёные могут пользоваться ею бесплатно. С её помощью партнёры компании уже нашли вариант гена, связанный с тяжёлой формой эпилепсии.
8 сентября Google DeepMind представила AlphaGenome Atlas. Это база с предсказаниями того, как на работу генов влияет каждая из примерно 9 млрд возможных замен одной «буквы» в геноме человека, говорится в блоге компании. Для некоммерческих исследований база бесплатна. Доступ к ней открыт через сайт, через API AlphaGenome и в виде навыка для Google Antigravity1. Коммерческая версия позже появится в Google Cloud.
Замена одной буквы ДНК — самый частый тип мутации. Проверить в лаборатории каждую из миллиардов таких замен практически невозможно. Поэтому DeepMind заранее прогнала их все через свою модель AlphaGenome. Она предсказывает, как генетический вариант меняет процессы в клетке.
База занимает 1 петабайт. Это больше чем в 30 раз превышает объём базы AlphaFold со структурами белков. Для каждого варианта в ней тысячи предсказаний о том, как он влияет на регуляцию генов в сотнях типов клеток и тканей человека и мыши. Кроме того, в атласе собраны больше 2 500 повторяющихся коротких участков ДНК — «слов» генома — с указанием, где они находятся.
Вместе с атласом компания выпустила оценку AVI (AlphaGenome Variant Impact). Это одно число, которое сводит вместе предсказания AlphaGenome и AlphaMissense — модели DeepMind для мутаций, меняющих белок. Оценка работает и для 2% генома, где записаны белки, и для остальных 98%. Именно там находится большинство вариантов, связанных с признаками человека. По тестам самой DeepMind, AVI показывает лучший результат во многих бенчмарках по патогенности вариантов и редким болезням. К каждой оценке приложена раскладка: какой процесс вариант нарушает сильнее всего, например сплайсинг — вырезание лишних кусков из копии гена — или активность гена.
Внешние партнёры компании уже опробовали атлас. Лора Ковилл и Энн О'Доннелл-Лурия из Института Броуда2 с коллегами отобрали с помощью AVI варианты, которые пропустили в прежних исследованиях редкой болезни. Так они нашли мутацию в гене DNM1, тесно связанном с эпилептической энцефалопатией. Модель показала механизм: мутация создаёт ложное место сплайсинга, и белок получается аномально длинным. Эксперименты подтвердили этот прогноз.
Научный сотрудник Эксетерского университета Гарет Хоукс применил атлас к полным геномам более 54 000 участников UK Biobank3. Он сгруппировал редкие варианты по предсказанным эффектам и нашёл на 22% больше связей некодирующих участков ДНК с признаками, чем без атласа. В исследовании индекса массы тела Хоукс взял 1% некодирующих вариантов, которые атлас считает самыми значимыми, и выделил 19 участков генома.
Для клинического применения AlphaGenome не проверялась и не одобрена, предупреждает компания. Сама модель AlphaGenome уже доступна учёным на GitHub и через API, а компаниям — в Google Cloud.