Компания Google DeepMind с сегодняшнего дня открыла доступ к атласу AlphaGenome — ресурсу, который позволяет ученым искать и анализировать влияние миллионов потенциальных однобуквенных изменений в ДНК. Поскольку геном человека содержит около 3 миллиардов букв, что создает более 9 миллиардов возможных вариантов, проверить каждый из них в лаборатории невозможно. Новый инструмент призван ускорить понимание генома, предоставляя всеобъемлющую и доступную для поиска базу данных.
Stowers Institute for Medical Research Investigator Julia Zeitlinger, Ph.D., сотрудничает с командой Google DeepMind, возглавляемой вице-президентом по науке и главным ученым Жигой Авсек, Ph.D., для картирования и интерпретации паттернов в ДНК, которые регулируют биологические процессы внутри клеток. В то же время, дополнительные научные сотрудники из ведущих учреждений по всей территории Соединенных Штатов и Англии помогли проверить, как новый ресурс может быть использован для выявления влияющей генетической изменчивости у людей. Работа теперь доступна в качестве препринта на bioRxV. Однопетабайтный ресурс содержит предсказания молекулярных эффектов более чем 9 миллиардов возможных изменений, создав то, что Google DeepMind описывает как наиболее полный каталог в своем роде.
Зейтлингер внес значительный вклад в область регуляции генов и вычислительной биологии. В 2019 году в международном сотрудничестве, которое включало Avsec, Zeitlinger и ее команду в Институте Стоуерса, была разработана мощная структура ИИ, BPNet.Эта структура в настоящее время широко используется для извлечения и расчленения последовательностей ДНК, которые объясняют биологические данные генома. Только в прошлом месяце ее лаборатория представила новый метод ИИ, PISA, который генерирует визуализацию с высоким разрешением того, что модели ИИ узнали из ДНК.
Ученый Института биоинформатики Стоуэрса и член лаборатории Zeitlinger, Мелани Вейлерт, была ведущим автором проекта AlphaGenome. Благодаря своему глубокому опыту в интерпретации моделей ИИ она помогла создать ресурс AlphaGenome Atlas, чтобы задать один из самых больших вопросов биологии: как клетка знает, какие гены включать и выключать?
«Это очень сложная проблема, потому что каждый тип клеток говорит на немного другом языке, что затрудняет понимание того, какие правила являются общими». С помощью AlphaGenome мы можем быстро запрашивать многие типы клеток и искать общие закономерности, с помощью которых гены активируются и подавляются.
Google DeepMind разработала технологию, лежащую в основе Atlas. Зейтлингер, который также возглавляет Инициативу ИИ Института Стоуэрса, помог связать свои прогнозы с биологическими процессами, которые дают клеткам их идентичность и позволяют им функционировать.
Атлас альфа-генома является мощным примером того, как ИИ может расширить человеческие знания и продвинуть научные открытия. Сделав этот ресурс широко доступным, мы надеемся, что ученые всего мира смогут использовать его для лучшего понимания языка жизни и того, что происходит, когда отдельные буквы в геноме человека изменяются».
Pushmeet Kohli, доктор философии, вице-президент по науке, Google DeepMind и главный научный сотрудник, Google Cloud
Ученые могут получить доступ к ресурсу через веб-браузер без написания кода, что позволяет большему количеству исследователей исследовать генетические вариации в масштабах, которые ранее были невозможны.
«Атлас альфа-генома является фундаментальным исследованием, которое может оказать влияние на несколько областей биологии», — сказал Авсек. Мы работали с экспертами в этой области, в том числе с Джулией, чье биологическое понимание помогло нам изучить, как ресурс может отображать функциональные элементы в геноме и раскрывать их роли на молекулярном уровне.
- Как ученые Stowers помогли раскрыть регуляторные слова генома?
- Как атлас помогает перейти от миллиардов вариантов к биологическим вопросам?
- Вопросы и ответы
- Что такое AlphaGenome и как он помогает ученым?
- Кто участвовал в создании AlphaGenome и какова роль Джулии Цайтлингер?
- Как ученые могут получить доступ к AlphaGenome?
Как ученые Stowers помогли раскрыть регуляторные слова генома?
Каждая клетка человеческого тела содержит одну и ту же ДНК, но разные клетки используют эту информацию по-разному. Короткие последовательности ДНК, называемые мотивами, действуют как регуляторные инструкции, помогая контролировать, какие гены активны, когда они активируются и насколько сильно они работают.
Зейтлингер и ее команда использовали атлас AlphaGenome для анализа регуляторных мотивов в геноме и определения того, что они раскрывают о белках, называемых факторами транскрипции, которые контролируют активность генов. Исследователи классифицировали эти регуляторные сигналы по функциям, отличая факторы транскрипции, которые изменяют доступность ДНК, от тех, которые также активируют или подавляют гены.
Экспериментальное проведение этого типа анализа на тысячах объектов и различных типах клеток потребует огромных затрат времени и ресурсов. Сделав прогнозы генома доступными в одном поисковом ресурсе, Атлас позволил команде Цайтлингера определить более широкие закономерности в том, как регулируются гены, и начать определять общие правила, лежащие в основе регуляторного языка ДНК.
«Наличие этих мотивов, отображаемых в разрешении базовой пары по всему геному и во многих типах клеток, дает нам доступный для поиска словарь для некодирующей ДНК», — сказал Зейтлингер. Предоставляя научному сообществу доступ к этим предсказаниям, «Атлас альфа-генома» может ускорить идентификацию потенциально болезнетворных вариантов, помогая нам понять фундаментальные правила, по которым регулируются гены.
«Это сотрудничество демонстрирует, как ученые Stowers помогают формировать новые технологии, а не просто внедрять их», — сказал президент Института Stowers и главный научный сотрудник Алехандро Санчес Альварадо, доктор философии. — «Совместив глубокие биологические знания с возможностями ИИ, исследователи могут задавать вопросы в масштабах, которые ранее были невозможны, и создавать новые возможности для более четкого понимания здоровья и болезней человека».
Атлас не заменяет лабораторных исследований. Вместо этого он может помочь ученым определить, какие варианты и биологические механизмы должны быть исследованы в первую очередь, сосредоточив экспериментальное время и ресурсы на наиболее перспективных вопросах.
«Инструменты, такие как атлас альфа-генома, становятся наиболее ценными, когда их прогнозы могут быть связаны с значимыми биологическими вопросами», — сказал научный директор Института Стоуэрса Каусик Си, доктор философии. Работа Джулии объединяет глубокие знания в области регуляции генов и вычислительной биологии, чтобы помочь нам перейти от простого чтения последовательности ДНК к пониманию правил, которые контролируют активность генов.
Как атлас помогает перейти от миллиардов вариантов к биологическим вопросам?
Атлас альфа-генома содержит тысячи предсказаний молекулярных эффектов для каждого варианта в сотнях типов клеток и тканей человека. Эти прогнозы способствуют новому баллу AlphaGenome Variant Impact, или AVI. Они также позволили исследователям идентифицировать и отображать повторяющиеся мотивы ДНК, короткие последовательности, где факторы транскрипции связываются, чтобы помочь контролировать активность генов.
Оценка AVI объединяет прогнозы AlphaGenome, AlphaMissense и данные об эволюционном сохранении. Это дает исследователям единую меру для ранжирования вариантов по их потенциальному воздействию на белковые и некодирующие области генома. Затем исследователи могут изучить, какие молекулярные процессы, включая экспрессию генов, сплайсинг РНК и функцию белка, по прогнозам, будут затронуты.
Сотрудничающие учреждения изучили, как ресурс может поддерживать несколько областей генетических исследований человека. Ученые из Института Брода использовали оценку AVI для определения приоритетности ранее упускаемого из виду некодирующего варианта, связанного с нераскрытым случаем редкого заболевания. В Университете Эксетера исследователи применили Атлас к геномным данным более чем 54 000 участников Биобанка Великобритании, обнаружив дополнительные связи между редкими некодирующими вариантами и уровнями белка.
Вопросы и ответы
Что такое AlphaGenome и как он помогает ученым?
AlphaGenome — это атлас, созданный Google DeepMind, который содержит предсказания молекулярных эффектов более чем 9 миллиардов возможных однобуквенных изменений в ДНК. Он позволяет ученым искать и анализировать влияние этих изменений, ускоряя понимание генома и помогая идентифицировать потенциально болезнетворные варианты.
Кто участвовал в создании AlphaGenome и какова роль Джулии Цайтлингер?
В создании участвовали Google DeepMind под руководством Жиги Авсек, а также ученые из Stowers Institute, включая Джулию Цайтлингер. Она помогла связать прогнозы ИИ с биологическими процессами, а ее команда использовала атлас для анализа регуляторных мотивов ДНК и определения общих правил регуляции генов.
Как ученые могут получить доступ к AlphaGenome?
Ученые могут получить доступ к ресурсу через веб-браузер без написания кода. Это позволяет большему числу исследователей изучать генетические вариации в масштабах, которые ранее были невозможны, и использовать атлас для определения приоритетных вариантов для лабораторных исследований.
