Ensembl deschide laboratoarelor nouă miliarde de predicții

Genomul uman de referință este o copie standard a celor aproximativ trei miliarde de poziții din ADN-ul nostru, fiecare ocupată de una dintre cele patru litere chimice. Înlocuirea oricărei litere cu una dintre celelalte trei produce o mutație ipotetică. Modelul AlphaGenome al Google DeepMind a analizat toate substituțiile posibile ale unei singure litere și a generat circa nouă miliarde de înregistrări, fiecare cu o medie de aproximativ 27.000 de predicții moleculare pentru diferite țesuturi și tipuri de celule (DeepMind). Atlasul rezultat include și peste 100 de milioane de inserții și deleții scurte, deja înregistrate în bazele de date populaționale (preprintul Atlas).

Aceste înregistrări nu sunt măsurători experimentale, ci estimări ale modificărilor care ar apărea dacă fiecare mutație s-ar produce. Utilitatea Atlasului depinde, așadar, de capacitatea predicțiilor de a-i ajuta pe cercetători să identifice variantele genetice cu efecte reale.

O variantă ascunsă și un indiciu specific creierului

Cel mai concret test privește un pacient cu encefalopatie epileptică severă, pentru care secvențierea genetică nu identificase cauza. Cercetătorii de la Broad Institute, împreună cu GREGoR Consortium și echipa AlphaGenome, au folosit scorul sintetic al Atlasului, numit AVI (AlphaGenome Variant Impact), pentru a reordona variantele pacientului după probabilitatea de a avea un efect biologic. Astfel a ieșit în evidență o modificare aflată în profunzimea unui intron al genei DNM1 (Fortune). Intronul este o secvență de ADN eliminată înainte ca instrucțiunile genei să fie transformate în proteină, motiv pentru care aceste regiuni sunt rareori investigate. O analiză anterioară a ARN-ului din sânge nu oferise rezultate concludente, deoarece DNM1 este aproape inactivă în celulele sangvine.

O analiză separată a estimat că 69 % din semnalul AVI provenea din efectele anticipate asupra procesului de splicing, prin care celulele taie și reasamblează ARN-ul înainte de producerea proteinelor. Modelul a indicat că varianta ar crea un situs anormal de splicing într-o versiune a genei specifică creierului, ceea ce ar introduce 13 aminoacizi suplimentari în proteina rezultată (Fortune; DeepMind). Un test de laborator a reprodus modificarea anticipată, iar varianta a fost reclasificată drept probabil patogenă, categorie formală stabilită prin combinarea istoricului familial, a modului de moștenire și a datelor funcționale (preprintul Atlas).

Succesiunea etapelor arată rolul exact al modelului: scorul a ridicat varianta în clasament, analiza semnalului a orientat cercetătorii către un test de splicing, iar experimentul a confirmat perturbarea anticipată. AlphaGenome nu a stabilit singur diagnosticul pacientului, iar relatarea publicată nu descrie toate etapele care au dus la reclasificare (Nature).

Cum se compară cu instrumentele existente și ce urmează

Preprintul Atlas prezintă evaluări retrospective pe cazuri de boli rare deja elucidate de GREGoR Consortium. AVI a plasat varianta cauzală cunoscută între primii 50 de candidați ai fiecărui pacient în 29,5 % dintre cazuri, față de 12,5 % pentru CADD, instrumentul consacrat de evaluare la nivelul întregului genom (preprintul Atlas). Diferența cea mai mare a apărut în regiunile necodante, care formează cea mai mare parte a genomului, în afara secvențelor ce conțin instrucțiunile pentru proteine și unde interpretarea variantelor a fost tradițional mai dificilă. Cercetătorul DeepMind Žiga Avsec a recunoscut că modelul are rezultate mai slabe pentru unele efecte produse de enhanceri, secvențe de ADN aflate la distanță care reglează activitatea genelor (Fortune).

Comparațiile măsoară capacitatea de clasificare pe cazuri atent selectate și deja rezolvate, au fost realizate cu participarea colaboratorilor DeepMind și sunt publicate deocamdată ca preprint. Identificarea retrospectivă a unei cauze cunoscute nu demonstrează că instrumentul va crește numărul diagnosticelor în rândul pacienților ale căror cazuri rămân nerezolvate.

La 9 septembrie, centrul public european de bioinformatică EMBL-EBI a anunțat integrarea scorului AVI în Ensembl Variant Effect Predictor (VEP), sistemul de adnotare prin care cercetătorii transformă datele genetice brute în rezultate interpretabile (EMBL-EBI). VEP este deja inclus în fluxurile de procesare ale laboratoarelor clinice și de cercetare, iar integrarea le permite să obțină scorul AVI împreună cu efectele asupra genelor și frecvențele populaționale, în aceeași operațiune și fără să folosească separat un portal Google. Disponibilitatea scorului prin VEP nu echivalează însă cu o confirmare a preciziei sale clinice. DeepMind precizează că AlphaGenome nu a fost validat și nici aprobat pentru utilizare clinică (DeepMind).

În cazul DNM1, AlphaGenome i-a ajutat pe cercetători să acorde prioritate unei variante trecute anterior cu vederea și a formulat o ipoteză privind splicingul, care a putut fi verificată în laborator. Pentru a afla dacă aceeași metodă poate crește numărul diagnosticelor la scară largă, sunt necesare studii prospective realizate de echipe independente pe cazuri încă nerezolvate, nu doar reanalizarea unor răspunsuri cunoscute.