Ensembl sprístupnil laboratóriám deväť miliárd predikcií

Ľudský referenčný genóm je štandardný záznam približne troch miliárd pozícií DNA. Na každej z nich sa nachádza jedno zo štyroch chemických písmen; jeho zámenou za ktorúkoľvek z troch alternatív vznikne hypotetická mutácia. Model AlphaGenome od Google DeepMind takto vyhodnotil všetky možné zámeny jedného písmena. Vytvoril približne deväť miliárd záznamov, pričom každý obsahuje v priemere asi 27 000 predpovedí molekulárnych účinkov v rôznych tkanivách a typoch buniek (DeepMind). Atlas zahŕňa aj viac než 100 miliónov krátkych vložení a vynechaní DNA, ktoré už evidujú populačné databázy (Atlas preprint).

Záznamy nepochádzajú z experimentálnych meraní. Model iba predpovedá, čo by jednotlivé zmeny mohli spôsobiť. O jeho prínose preto rozhodne, či predpovede pomôžu výskumníkom nájsť varianty, ktoré majú skutočný biologický význam.

Skrytý variant a stopa špecifická pre mozog

Najkonkrétnejší príklad sa týka človeka s ťažkou epileptickou encefalopatiou, u ktorého genetické sekvenovanie neodhalilo príčinu ochorenia. Výskumníci z Broad Institute spolu s GREGoR Consortium a tímom AlphaGenome opätovne zoradili pacientove varianty podľa súhrnného skóre Atlasu AVI (AlphaGenome Variant Impact). Medzi najvýznamnejšie sa tak dostala zmena ukrytá hlboko v intróne génu DNM1 (Fortune). Intrón je úsek DNA, ktorý bunka odstráni skôr, než sa pokyny génu preložia do bielkoviny. Analýzy sa na tieto úseky zameriavajú len zriedka. Predchádzajúce skúmanie RNA z krvi navyše neprinieslo jednoznačný výsledok, pretože gén DNM1 je v krvných bunkách takmer neaktívny.

Podľa osobitnej analýzy pochádzalo 69 % signálu AVI z predpokladaného vplyvu na zostrih RNA, pri ktorom bunka pred výrobou bielkovín RNA strihá a spája. Model predpovedal, že variant vytvorí nesprávne miesto zostrihu vo verzii génu špecifickej pre mozog. Do výslednej bielkoviny by sa tým vložilo 13 aminokyselín navyše (Fortune; DeepMind). Laboratórny test predpovedanú zmenu zostrihu zopakoval a variant bol následne preradený do kategórie pravdepodobne patogénnych. Pri tejto formálnej klasifikácii sa zohľadňuje rodinná anamnéza, spôsob dedičnosti aj funkčné údaje (Atlas preprint).

Postup zároveň ukazuje hranice nástroja. Skóre posunulo variant vyššie v poradí, analýza jeho účinku nasmerovala výskumníkov k testu zostrihu a ten potvrdil predpokladané narušenie. Samotný model pacienta nediagnostikoval a zverejnený opis neuvádza všetky kroky, ktoré viedli ku klasifikácii variantu (Nature).

Porovnanie a ďalší vývoj

V retrospektívnych testoch uvedených v preprinte Atlasu použili výskumníci už vyriešené prípady zriedkavých ochorení z GREGoR Consortium. Skóre AVI zaradilo známy príčinný variant medzi 50 najvyššie hodnotených kandidátov u 29,5 % prípadov. Pri dlhodobo používanom celogenómovom nástroji CADD to bolo 12,5 % (Atlas preprint). Najväčší rozdiel sa ukázal v nekódujúcich oblastiach, ktoré tvoria väčšinu genómu a ležia mimo postupov na výrobu bielkovín. Práve ich význam sa tradične interpretuje najťažšie. Výskumník DeepMind Žiga Avsec však pripustil slabšie výsledky pri niektorých účinkoch enhancerov, teda vzdialených úsekov DNA regulujúcich aktivitu génov (Fortune).

Tieto výsledky porovnávajú poradie variantov vo vybraných, už vyriešených prípadoch. Vznikli za účasti spolupracovníkov DeepMind a zatiaľ boli zverejnené iba ako preprint bez ukončeného recenzného konania. Spätné nájdenie známej odpovede je pritom iná úloha než zvýšenie počtu diagnóz medzi pacientmi, ktorých prípady zostávajú nevyriešené.

Európske verejné bioinformatické centrum EMBL-EBI 9. septembra oznámilo, že skóre AVI je už dostupné cez Ensembl Variant Effect Predictor (VEP), anotačný systém, pomocou ktorého výskumníci premieňajú nespracované genetické údaje na interpretovateľné výsledky (EMBL-EBI). VEP je súčasťou pracovných postupov klinických aj výskumných laboratórií. Po pridaní AVI môžu laboratóriá v jednej dávkovej operácii získať toto skóre spolu s údajmi o dôsledkoch pre gény a populačných frekvenciách bez toho, aby prechádzali na samostatný portál Googlu. VEP však skóre iba sprístupňuje a neručí za jeho klinickú presnosť. Podľa DeepMind nebol AlphaGenome validovaný ani schválený na klinické použitie (DeepMind).

V opísanom prípade génu DNM1 pomohol AlphaGenome uprednostniť prehliadaný variant a navrhol mechanizmus nesprávneho zostrihu, ktorý sa dal overiť v laboratóriu. Či takýto postup zvýši počet diagnóz aj vo väčšom meradle, musia ukázať prospektívne štúdie nezávislých tímov na skutočne nevyriešených prípadoch, nie na súboroch so známymi odpoveďami.