AlphaMissense
Raziskovalna skupina podjetja DeepMind je v reviji Science predstavila AlphaMissense, model globokega učenja, ki napoveduje, ali je določena mutacija v človeškem genomu bolezenska. Kot vodilni avtor se je pod znanstveni članek podpisal doktor Žiga Avsec.
Drugačnosmiselne mutacije, v angleščini missense mutations, so spremembe v enem nukleotidu nekega gena, ki se odražajo v spremembi ene aminokisline proteina, ki ga ta gen kodira. Pri ljudeh so odkrili že več kot štiri milijone drugačnosmiselnih mutacij. Mutacije sicer nimajo vedno zaznavnega vpliva na funkcijo proteina, v nekaterih primerih pa so lahko vzrok za razvoj bolezni. Ali bo mutacija tudi povzročila bolezensko spremembo, je trenutno znano le za približno dva odstotka odkritih mutacij. Za druge lahko le na različne načine ocenimo, ali je mutacija morda patogena. Eden od načinov je tudi uporaba globokega učenja.
Model globokega učenja AlphaMissense konkretnemu aminokislinskemu zaporedju pripiše oceno patogenosti. Napovedi poda na podlagi množice različnih podatkov, ki jih lahko razdelimo v tri glavne sklope. Prvi sklop je pogostost pojavljanja posamezne mutacije v človeški populaciji in populacijah drugih primatov. Model predpostavlja, da bolj ko je mutacija pogosta, manjša je verjetnost, da je patogena.
Drugi sklop zaobjema uporabo izsledkov proteinskega jezikovnega modela. Proteinski jezikovni model na podlagi podatkov o aminokislinskih zaporedjih in drugih informacij, ki so dostopne v podatkovnih bazah, sam odkrije povezave med prisotnostjo določene aminokisline na določenem mestu v zaporedju in njenim vplivom na funkcijo proteina.
V tretji sklop pa sodijo podatki o tridimenzionalni strukturi proteina. Struktura namreč določa funkcijo proteina. AlphaMissense podatke o strukturi dobi od še enega modela globokega učenja, imenovanega AlphaFold2, ki je trenutno naše najboljše orodje za napovedovanje strukture proteinov iz njihovega aminokislinskega zaporedja.
Raziskovalke in raziskovalci so preizkusili kakovost napovedi AlphaMissense in nekaj drugih modelov na kliničnih podatkovnih zbirkah drugačnosmiselnih mutacij, ki jih niso uporabili pri treningu modela. AlphaMissense je pri napovedi patogenosti prekosil vse druge modele.
Zbirka ocen modela AlphaMissense za patogenost vseh možnih drugačnosmiselnih mutacij pri človeku je javno dostopna. Za 32 odstotkov mutacij je model napovedal, da so verjetno patogene, za 11 odstotkov mutacij ni mogel podati zanesljive napovedi, za preostale pa je ocenil, da verjetno niso patogene. Raziskovalke in raziskovalci upajo, da bodo ti izsledki olajšali identifikacijo patogenih drugačnosmiselnih mutacij, tudi za redke mutacije, ter dodatno prispevali k razumevanju vpliva posameznih aminokislin na funkcijo proteinov.
Ima pa model globokega učenja AlphaMissense tudi nekaj omejitev. Pri napovedovanju strukture denimo upošteva vpliv mutacije le na strukturo posameznega proteina, ne pa tudi na tvorbo skupkov proteina z drugimi molekulami. Prav možnost tvorbe skupkov je po navadi ključna za opravljanje funkcije določenega proteina. Pri oceni patogenosti določene mutacije tudi ne upošteva več pomembnih faktorjev, ki imajo lahko vpliv na razvoj bolezni. To so denimo interakcije okolja z geni in možnost, da na resnost poteka bolezni vpliva, ali je mutirana le ena kopija gena ali obe. Na splošno danes računske napovedi služijo predvsem za zbiranje dodatnih informacij, ne pa neposredno za postavljanje kliničnih diagnoz.
Pri tipkanju znanstvenega BritOFFa se je besednim mutacijam poskušala izogibati Angelika.
Vir slike: http://ghr.nlm.nih.gov/handbook/illustrations/missense
Dodaj komentar
Komentiraj