Google DeepMind випускає AlphaGenome Atlas із попередньо обчисленими прогнозами молекулярного ефекту та оцінками AVI для 9 мільярдів варіантів людської ДНК

Google DeepMind випустила AlphaGenome Atlas — каталог попередньо обчислених прогнозів молекулярних ефектів усіх можливих однонуклеотидних варіантів у геномі людини. Це приблизно 9 мільярдів однолітерних змін. У релізі також представлено показник AlphaGenome Variant Impact (AVI) — єдине число, що ранжує варіанти за прогнозованим впливом, — а також атрибуції ознак для кожного варіанта та загальногеномний набір мотивів. Ресурс доступний як безкоштовний вебпортал для академічного використання, через AlphaGenome API і як навичка в Google Antigravity.

Чи можна його розгорнути? Частково. Сьогодні до Atlas можна надсилати запити для некомерційних досліджень через портал і API, а комерційний доступ у Google Cloud позначено як «незабаром». Базова модель AlphaGenome вже доступна для академічного використання на GitHub і для комерційного використання в Model Garden у Google Cloud.

Від однієї моделі до загальногеномної карти

AlphaGenome, випущена в червні 2025 року, прогнозує, як варіант ДНК змінює молекулярні процеси, такі як експресія генів і сплайсинг РНК. Її широко використовували, але завжди для одного варіанта або однієї ділянки за раз. Atlas змінює одиницю роботи. Команда DeepMind застосувала AlphaGenome до всіх 9 мільярдів однонуклеотидних варіантів і зберегла результати, створивши набір даних обсягом 1 петабайт. Це більш ніж у 30 разів більше за базу даних AlphaFold, яка містить понад 200 мільйонів прогнозів структури білків.

Тестування 9 мільярдів мутацій у лабораторії є нереалістичним, а запуск великої моделі за запитом для кожного варіанта-кандидата повільний під час досліджень на рівні всього геному. Таблиця пошуку з доданою інтерпретацією усуває обидва вузькі місця.

Що містить Atlas

Atlas надає доступ до 4 пов’язаних ресурсів:

• Прогнози молекулярних ефектів: тисячі прогнозів для кожного варіанта, що охоплюють різні аспекти регуляції генів у сотнях типів клітин і тканин людини та миші.
• Показник AVI: єдине число впливу для кожного варіанта. Він поєднує регуляторні прогнози AlphaGenome з AlphaMissense — моделлю DeepMind для варіантів, що змінюють білки, — тому працює і в кодуючих ділянках (приблизно 2% геному), і в некодуючих ділянках (решта 98%).
• Атрибуції ознак AVI: кожен показник розкладається на адитивні внески інтерпретованих категорій, таких як доступність хроматину, сплайсинг і консервативність, тож дослідник може побачити, який процес, за прогнозом, порушує варіант.
• Мотиви послідовностей ДНК: збірник із понад 2 500 повторюваних коротких послідовностей із геномними локалізаціями, зокрема сайтами зв’язування транскрипційних факторів.

Команда DeepMind повідомляє, що показник AVI демонструє найкращі у своєму класі результати в багатьох тестах на патогенність варіантів і рідкісні захворювання. Технічний звіт містить деталі тестування.

Перші результати зовнішніх партнерів

Три дослідницькі групи використали Atlas до його запуску, і їхні результати є основою повідомлення:

• Рідкісні захворювання: Працюючи з консорціумом GREGoR, Лаура Ковілл та Енн О’Доннелл-Лурія з Broad Institute використали показник AVI, щоб повторно визначити пріоритетність варіантів, які раніше не привертали уваги. Показник виявив варіант у гені DNM1, тісно пов’язаному з епілептичною енцефалопатією. Базові прогнози AlphaGenome показали механізм: варіант створив неправильний сайт сплайсингу, який аномально подовжив утворений білок. Експериментальні скринінги підтвердили прогноз і виявили сусідні варіанти з подібними ефектами.
• Популяційна генетика: Гарет Гокс, науковий співробітник Medical Research Council в Університеті Ексетера, застосував Atlas до повногеномних даних понад 54 000 учасників UK Biobank. Групування рідкісних варіантів за прогнозованим молекулярним ефектом виявило на 22% більше некодуючих асоціацій, ніж можна було б виявити іншим способом, і дозволило визначити регуляторні варіанти, що впливають на рівні циркулюючих білків, таких як PLA2G7 та EGLN1. Обмеживши аналіз 1% некодуючих варіантів, які Atlas оцінює як найвпливовіші, Гокс виявив 19 геномних ділянок, пов’язаних з індексом маси тіла.
• Регуляторна граматика: Джулія Цайтлінгер і Мелані Вайлерт зі Stowers Institute for Medical Research використали ресурс мотивів, щоб розділити транскрипційні фактори, які лише змінюють доступність ДНК, і ті, що також вмикають та вимикають гени.

Ключові висновки

• AlphaGenome Atlas попередньо обчислює молекулярні ефекти для всіх 9 мільярдів однонуклеотидних варіантів людини в наборі даних обсягом 1 ПБ.
• Показник AVI поєднує AlphaGenome і AlphaMissense в одне число, за яким можна ранжувати кодуючі та некодуючі варіанти.
• Атрибуції ознак і понад 2 500 мотивів пояснюють, чому варіант отримує високий показник, а не лише констатують цей факт.
• Партнери виявили підтверджений сплайсинговий варіант DNM1 і на 22% більше некодуючих асоціацій у понад 54 000 геномах UK Biobank.
• Безкоштовні портал і API для академічного використання вже доступні; комерційний доступ у Google Cloud з’явиться незабаром; клінічного схвалення немає.

Ознайомтеся з науковою статтею, повідомленням DeepMind, технічним дописом Google і порталом Atlas. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого ML SubReddit із понад 150 тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію GitHub, сторінки Hugging Face, релізу продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами