Google DeepMind представя AlphaGenome Atlas с предварително изчислени прогнози за молекулярния ефект и AVI оценки за 9 милиарда човешки ДНК варианта

Google DeepMind пусна AlphaGenome Atlas — каталог с предварително изчислени прогнози за молекулярните ефекти на всеки възможен еднонуклеотиден вариант в човешкия геном. Това са приблизително 9 милиарда промени на единична буква. Пускането въвежда и резултата AlphaGenome Variant Impact (AVI) — едно число, което подрежда вариантите според прогнозираното им въздействие, както и атрибуции на характеристиките за всеки вариант и колекция от мотиви за целия геном. Ресурсът се предлага като безплатен уеб портал за академична употреба, чрез AlphaGenome API и като умение в Google Antigravity.

Може ли да бъде внедрен? Частично. Atlas може да се използва още днес за некомерсиални изследвания чрез портала и API, а комерсиалният достъп в Google Cloud е обявен като „очаквайте скоро“. Базовият модел AlphaGenome вече е достъпен за академична употреба в GitHub и за комерсиална употреба в Model Garden в Google Cloud.

От един модел към карта на целия геном

AlphaGenome, представен през юни 2025 г., прогнозира как даден ДНК вариант променя молекулярни процеси като генната експресия и снаждането на РНК. Той се използва широко, но винаги за един вариант или един регион наведнъж. Atlas променя единицата на работа. Екипът на DeepMind е приложил AlphaGenome към всички 9 милиарда еднонуклеотидни варианта и е съхранил резултатите, създавайки набор от данни с размер 1 петабайт. Това е над 30 пъти повече от базата данни AlphaFold, която съдържа над 200 милиона прогнози за протеинови структури.

Тестването на 9 милиарда мутации в лаборатория не е осъществимо, а стартирането на голям модел при поискване за всеки кандидат-вариант е бавно при проучвания в мащаба на целия геном. Таблица за справки с добавена интерпретация премахва и двете тесни места.

Какво съдържа Atlas

Atlas предоставя 4 свързани ресурса:

• Прогнози за молекулярни ефекти: хиляди прогнози за всеки вариант, обхващащи множество аспекти на генната регулация в стотици типове човешки и миши клетки и тъкани.
• AVI резултат: едно число за въздействието на всеки вариант. То комбинира регулаторните прогнози на AlphaGenome с AlphaMissense — модела на DeepMind за варианти, променящи протеините — така че работи както в кодиращите региони (около 2% от генома), така и в некодиращите региони (останалите 98%).
• Атрибуции на характеристиките на AVI: всеки резултат се разлага на адитивни приноси от интерпретируеми категории като достъпност на хроматина, снаждане и консервация, така че изследователят може да види кой процес се очаква да бъде нарушен от даден вариант.
• Мотиви на ДНК последователности: сборник с над 2500 повтарящи се кратки последователности с геномни местоположения, включително места за свързване на транскрипционни фактори.

Екипът на DeepMind съобщава, че AVI резултатът показва водещи в класа резултати в множество тестове за патогенност на вариантите и редки заболявания. Техническият доклад съдържа подробности за тестовете.

Ранни резултати от външни сътрудници

Три изследователски групи са използвали Atlas преди пускането му, а резултатите им са в основата на съобщението:

• Редки заболявания: Работейки с консорциума GREGoR, Лора Ковил и Ан О'Донъл-Лурия от Broad Institute са използвали AVI резултата, за да преразпределят приоритетите на варианти, които предишни анализи са пропуснали. Резултатът е откроил вариант в DNM1 — ген, силно свързан с епилептична енцефалопатия. Базовите прогнози на AlphaGenome са показали механизма: вариантът е създал неправилно място за снаждане, което необичайно е удължило получения протеин. Експерименталните скрининги са потвърдили прогнозата и са открили близки варианти с подобни ефекти.
• Популационна генетика: Гарет Хоукс, научен сътрудник на Medical Research Council в Университета на Ексетър, е приложил Atlas към данни от целия геном на над 54 000 участници в UK Biobank. Групирането на редки варианти според прогнозирания им молекулярен ефект е открило 22% повече некодиращи асоциации, отколкото иначе би било възможно да се установят, като е посочило регулаторни варианти, които определят циркулиращите нива на протеини като PLA2G7 и EGLN1. Като е филтрирал 1% от некодиращите варианти, които Atlas оценява като най-влиятелни, Хоукс е идентифицирал 19 геномни региона, свързани с индекса на телесната маса.
• Регулаторна граматика: Джулия Цайтлингер и Мелани Вайлерт от Stowers Institute for Medical Research са използвали ресурса с мотиви, за да разграничат транскрипционните фактори, които само променят достъпността на ДНК, от тези, които също включват и изключват гени.

Основни изводи

• AlphaGenome Atlas предварително изчислява молекулярните ефекти за всички 9 милиарда човешки еднонуклеотидни варианта в набор от данни с размер 1 PB.
• AVI резултатът обединява AlphaGenome и AlphaMissense в 1 число, което може да се използва за класиране на кодиращи и некодиращи варианти.
• Атрибуциите на характеристиките и над 2500-те мотива обясняват защо даден вариант получава висок резултат, а не само че го получава.
• Сътрудниците са открили потвърден вариант на снаждане в DNM1 и 22% повече некодиращи асоциации в над 54 000 генома от UK Biobank.
• Безплатен портал и API за академична употреба още днес; комерсиалният достъп в Google Cloud предстои; няма клинично одобрение.

Вижте научната статия, съобщението на DeepMind, техническата публикация на Google и портала Atlas. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия ML SubReddit с над 150 хил. членове и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Сега можете да се присъедините към нас и в Telegram.

Имате нужда от партньор за популяризиране на вашето GitHub хранилище ИЛИ страница в Hugging Face, ИЛИ представяне на продукт, ИЛИ уебинар и т.н.? Свържете се с нас