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新AI模型成功預(yù)測(cè)有害基因突變,有助確定遺傳疾病病因
英國(guó)“深度思維”(DeepMind)公司的人工智能工具“阿爾法錯(cuò)義”(AlphaMissense)已對(duì)2萬種人類蛋白質(zhì)中的7100萬種可能的錯(cuò)義突變進(jìn)行了檢測(cè),通過找出哪些小突變可能具有破壞性,來幫助醫(yī)生確定導(dǎo)致遺傳疾病的“罪魁禍?zhǔn)住?。相關(guān)論文刊發(fā)于最新一期《科學(xué)》雜志。
AlphaMissense可以預(yù)測(cè)突變是否會(huì)影響血紅蛋白(左)或囊性纖維化跨膜電導(dǎo)調(diào)節(jié)因子(右)等蛋白質(zhì)的功能。圖片來源:“深度思維”公司
幾乎每個(gè)人出生時(shí)都攜帶有50—100個(gè)父母沒有的突變,這導(dǎo)致了個(gè)體之間巨大的基因差異。對(duì)醫(yī)生來說,對(duì)某個(gè)病人的基因組進(jìn)行測(cè)序以找出病因極具挑戰(zhàn)性,因?yàn)榭赡苡谐汕先f個(gè)突變與這種疾病有關(guān)?!鞍柗ㄥe(cuò)義”應(yīng)運(yùn)而生,旨在預(yù)測(cè)這些基因突變是否有害。
由于堿基置換,與某一氨基酸相對(duì)應(yīng)的密碼子變成其他氨基酸的密碼子,其結(jié)果使合成的蛋白質(zhì)的活性發(fā)生變化或失去活性,這樣的突變稱為錯(cuò)義突變。每人體內(nèi)評(píng)價(jià)攜帶約9000個(gè)錯(cuò)義突變,但在所有可能發(fā)生的7100萬個(gè)錯(cuò)義突變中,科學(xué)家只確定了其中0.1%的錯(cuò)義突變的影響。
“阿爾法錯(cuò)義”并非要厘清錯(cuò)義突變?nèi)绾胃淖兊鞍踪|(zhì)的結(jié)構(gòu)或穩(wěn)定性,以及與其他蛋白質(zhì)之間的相互作用。相反,它會(huì)將每種可能的突變蛋白質(zhì)的序列與“阿爾法折疊”(AlphaFold)訓(xùn)練過的蛋白質(zhì)的序列進(jìn)行比較,查看它看起來是否“自然”,看起來“不自然”的蛋白質(zhì)會(huì)被評(píng)為潛在有害。
在對(duì)已知突變開展測(cè)試時(shí),“阿爾法錯(cuò)義”的表現(xiàn)優(yōu)于其他方法。研究人員評(píng)論道,“阿爾法錯(cuò)義”在幾項(xiàng)不同的性能測(cè)試中“表現(xiàn)優(yōu)異”,將有助于科學(xué)家確定哪些致病突變應(yīng)優(yōu)先研究。不過,錯(cuò)義突變只是眾多不同突變中的一種。DNA片段也可以被添加、刪除、復(fù)制、翻轉(zhuǎn)等。此外,許多致病突變不會(huì)改變蛋白質(zhì),而是出現(xiàn)在參與調(diào)節(jié)基因活性的序列附近,在確定病因時(shí)也需要考慮這些因素。
編輯:馬嘉悅