Az emberi genom nagyjából hárommilliárd DNS-betűből áll. Egyetlen betű megváltozása néha semmit sem jelent, máskor viszont betegséggel kapcsolatos folyamatokat módosíthat. A Google DeepMind szeptember 8-án közzétett AlphaGenome Atlas nevű rendszere több mint kilencmilliárd ilyen lehetséges változathoz ad MI-alapú molekuláris előrejelzést, ami óriási kutatási térképet ad a genetikusok kezébe – diagnózist azonban nem.
Hárommilliárd betű, kilencmilliárd lehetséges csere
A szám elsőre túlzónak tűnhet, pedig egyszerű logika áll mögötte. Az emberi DNS körülbelül hárommilliárd pozíciójának mindegyikén három másik betűre lehetne lecserélni az eredetit, így nagyjából kilencmilliárd lehetséges egybetűs változat, vagyis single-nucleotide variant adódik. Ezek laboratóriumi egyenkénti vizsgálata gyakorlatilag lehetetlen.
Az AlphaGenome Atlas ezt a teret próbálja előre feltérképezni. A DeepMind korábbi AlphaGenome modellje DNS-szekvenciából képes különféle molekuláris következményeket becsülni, például hogy egy változat hogyan befolyásolhatja a génműködést, az RNS érését és összeillesztését vagy a kromatin hozzáférhetőségét. A modellről szóló, januárban megjelent Nature-tanulmány szerint 26 variánshatás-benchmarkból 25-ben elérte vagy meghaladta a legerősebb összehasonlított módszereket.
Az új Atlas ehhez képest nem új alapmodellt jelent, hanem a modell számításainak előre elkészített, kereshető térképét. A DeepMind szerint az adatállomány körülbelül egy petabájtos, és minden lehetséges egybetűs emberi DNS-változathoz tartalmaz előrejelzést.
A változás a hozzáférésben is lényeges. A Nature beszámolója szerint az AlphaGenome korábbi API-ját körülbelül kilencezer kutató használta, de ott egy-egy konkrét kérdésre kellett számítást kérni. Az Atlasban a becsléseket előre kiszámították, ezért a kutató egy böngészhető adatbázisból indulhat; a platform akadémiai kutatásra webes felületen és API-n keresztül is hozzáférhető.
A genom 98 százaléka különösen nehéz terep
A genetikai eltérések értelmezésének egyik nagy problémája, hogy a genomnak csak körülbelül két százaléka kódol közvetlenül fehérjéket. A fennmaradó, nem kódoló területek többek között azt szabályozzák, hogy bizonyos gének mikor és mennyire legyenek aktívak, ezért egy ott található apró változás hatását sokkal nehezebb megfejteni.
Ez az AlphaGenome egyik erőssége. A rendszer a fehérjekódoló részek mellett a szabályozó területeket is vizsgálja. Az Atlas új AVI-pontszáma az AlphaGenome és az AlphaMissense előrejelzéseit egyesíti, miközben azt is jelzi, milyen molekuláris folyamat lehet érintett.
A cél praktikus: ha egy kutató több ezer genetikai eltérés közül próbálja megtalálni azt a néhányat, amely valóban érdekes lehet, először rangsorolhatja őket, majd a legígéretesebbeket vizsgálhatja tovább laborban.
Ritka betegségeknél különösen sokat számíthat a rangsorolás
A ritka genetikai betegségek kivizsgálásakor gyakran nem az a probléma, hogy nincs genetikai adat, hanem az, hogy rengeteg eltérés közül kell eldönteni, melyik magyarázhatja a beteg tüneteit. A DeepMind szerint külső kutatópartnerek az Atlas segítségével már azonosítottak, majd kísérletileg is ellenőriztek fontos variánsokat korábban megoldatlan ritkabetegség-kutatásokban.
Magyarországon ez a probléma sem elméleti. A Semmelweis Egyetem Genomikai Medicina és Ritka Betegségek Intézete genetikai és genomikai módszerekkel vizsgál ritka kórképeket, és külön Ritka Betegségek Ambulanciát működtet. Egy olyan rendszer, amely gyorsabban segít prioritást adni a lehetséges genetikai okoknak, ezért a hazai kutatás és diagnosztikai háttér szempontjából is releváns lehet – akkor is, ha maga az AlphaGenome Atlas nem klinikai diagnosztikai eszköz.
Egy előrejelzés még nem genetikai ítélet
Ez a különbség könnyen elveszik a „kilencmilliárd mutáció feltérképezve” típusú címekben. Az AlphaGenome azt becsüli meg, hogy egy DNS-változat milyen molekuláris hatással járhat. Ebből önmagában nem következik, hogy valaki megbetegszik, milyen tünetei lesznek, vagy milyen kezelést kell kapnia.
Az Atlas hasznos módja egy erős modell szélesebb hozzáférhetővé tételének, de nem helyettesíti a kísérleteket és a beteg egyéni körülményeinek értékelését. Ez a korlát a technológia helyes használatának feltétele.
Az AlphaGenome Atlas jelentősége ezért nem az, hogy az MI „elolvasta az emberi sorsot” a DNS-ből. Sokkal prózaibb és tudományosan fontosabb dolgot tesz. A szinte felfoghatatlanul nagy genetikai keresőtérben segít megmutatni, merre érdemes először tovább kutatni.
