Ensembl avab laboritele üheksa miljardit prognoosi

Inimese referentsgenoom on ligikaudu kolmest miljardist DNA-positsioonist koosnev standardjärjestus. Igas positsioonis on üks neljast keemilisest tähest. Kui asendada see ühega kolmest ülejäänud tähest, tekib hüpoteetiline mutatsioon. Google DeepMindi mudel AlphaGenome arvutas läbi kõik sellised ühetähelised asendused ja koostas umbes üheksa miljardit kirjet. Iga kirje sisaldab eri kudede ja rakutüüpide kohta keskmiselt ligikaudu 27 000 molekulaarset prognoosi (DeepMind). Valminud Atlas hõlmab ka enam kui 100 miljonit lühikest DNA-lõigu lisandumist ja kustumist, mis on juba rahvastikuandmebaasidesse kantud (Atlas preprint).

Need kirjed ei põhine katsetulemustel. Mudel prognoosib, mis võiks iga muutuse korral organismis teisiti toimida. Nende praktiline väärtus sõltub sellest, kas prognoosid aitavad teadlastel leida haiguste seisukohalt olulisi geenivariante.

Peidetud variant ja ajukoele omane vihje

Kõige konkreetsem katsejuhtum puudutab raske epileptilise entsefalopaatiaga inimest, kelle haiguse põhjust ei olnud geneetilise sekveneerimisega leitud. Broad Institute’i teadlased seadsid koos GREGoR Consortiumi ja AlphaGenome’i töörühmaga patsiendi geenivariandid Atlase koondskoori AVI (AlphaGenome Variant Impact) alusel uude tähtsusjärjekorda. Kõrgele kohale tõusis sügaval DNM1 geeni intronis paiknev muutus (Fortune). Intron on DNA-lõik, mis eemaldatakse enne geeni juhiste tõlkimist valguks. Analüüsides jäävad intronid sageli tähelepanuta. Ka varasem vereproovi RNA-analüüs ei andnud selget vastust, sest DNM1 on vererakkudes peaaegu välja lülitatud.

Eraldi mõjupanuse analüüsi järgi pärines 69% AVI signaalist prognoositud splaissimise muutusest. Splaissimisel lõikab rakk RNA-d ja ühendab selle osad enne valgu tootmist. Mudeli järgi tekitab variant geeni ajukoele omases vormis ebanormaalse splaissimiskoha, mille tõttu lisandub valku 13 aminohapet (Fortune; DeepMind). Laborikatse kordas prognoositud splaissimismuutust ning variant liigitati ümber tõenäoliselt haigust põhjustavaks. See ametlik kategooria võtab arvesse perekonna haiguslugu, pärandumist ja funktsionaalseid andmeid (Atlas preprint).

Tööjärjekord näitab mudeli tegelikku rolli. Skoor tõstis variandi kandidaatide seas esile, mõjupanuse analüüs suunas teadlased splaissimiskatset tegema ja katse kinnitas prognoositud häire. Mudel ei pannud patsiendile iseseisvalt diagnoosi ning avaldatud kirjeldus ei ava kõiki ümberliigitamise etappe (Nature).

Võrdlus senise tööriistaga ja järgmised sammud

Atlase eelpublikatsioonis võrreldakse AVI-t tagantjärele GREGoR Consortiumi lahendatud harvikhaiguste juhtumitega. AVI paigutas teadaoleva haigust põhjustava variandi patsiendi 50 kõige tõenäolisema kandidaadi hulka 29,5% juhtudest. Kaua kasutusel olnud kogu genoomi hõlmav hindamisvahend CADD saavutas sama tulemuse 12,5% juhtudest (Atlas preprint). AVI eelis oli suurim mittekodeerivates piirkondades. Need moodustavad valdava osa genoomist, kuid jäävad väljapoole valkude tootmise juhiseid ning neid on olnud eriti raske tõlgendada. DeepMindi teadlane Žiga Avsec on möönnud, et mudel ennustab nõrgemalt mõne enhanseri ehk eemalt geene reguleeriva DNA-lõigu mõju (Fortune).

Tegu on DeepMindi kaastöötajate osalusel valminud eelpublikatsiooni võrdlustega, mis põhinevad hoolikalt valitud ja juba lahendatud juhtumitel. Teadaoleva vastuse tagantjärele ülesleidmine ei näita veel, kas tööriist suurendab diagnooside arvu seni lahenduseta patsientide seas.

Euroopa avalik bioinformaatikakeskus EMBL-EBI teatas 9. septembril, et AVI skoor on nüüd kättesaadav Ensembl Variant Effect Predictori (VEP) kaudu. Teadlased kasutavad seda annotatsioonisüsteemi geneetiliste algandmete teisendamiseks tõlgendatavateks tulemusteks (EMBL-EBI). VEP kuulub juba kliiniliste ja teaduslaborite andmetöötlusahelasse. AVI lisamine võimaldab laboril hankida ühe pakktöötlusega nii skoori, geenile avalduva mõju kui ka variandi sageduse rahvastikus, kasutamata eraldi Google’i portaali. VEP teeb skoori kättesaadavaks, kuid ei kinnita selle kliinilist täpsust. DeepMindi sõnul ei ole AlphaGenome’i kliiniliseks kasutamiseks valideeritud ega heaks kiidetud (DeepMind).

Kirjeldatud DNM1 juhtumis aitas AlphaGenome tuua esile varem tähelepanuta jäänud variandi ja pakkus splaissimishüpoteesi, mida sai laboris kontrollida. Kas sama töövõte suurendab diagnooside arvu laiemalt, peavad näitama sõltumatute uurimisrühmade prospektiivsed uuringud seni lahenduseta juhtumitega, mitte tagantjärele analüüsid, mille õige vastus on juba teada.