Google DeepMind ha publicado AlphaGenome Atlas, un recurso consultable de inteligencia artificial que reúne predicciones sobre los efectos moleculares de los 9.000 millones de cambios posibles de una sola letra en el genoma humano. Anunciada el 8 de septiembre, la base de datos de un petabyte está disponible en todo el mundo para investigación no comercial mediante un portal web y pretende ayudar a los científicos a decidir qué variantes genéticas deben examinar con mayor detalle.
El genoma humano contiene unos 3.000 millones de letras de ADN y cada posición puede sustituirse por tres letras alternativas. Solo alrededor del 2 % codifica proteínas directamente, mientras gran parte del 98 % restante regula cuándo y dónde actúan los genes. DeepMind creó el atlas aplicando su modelo AlphaGenome a un genoma de referencia y calculando de antemano efectos que antes obligaban a los investigadores a consultar cada variante por separado.
Cada variante está vinculada a miles de predicciones sobre expresión génica, empalme del ARN, accesibilidad de la cromatina y otros procesos reguladores en cientos de tipos de células y tejidos humanos y de ratón. El recurso también incluye más de 100 millones de inserciones y eliminaciones observadas, además de más de 2.500 motivos recurrentes del ADN. Una nueva puntuación de impacto combina las predicciones reguladoras con las estimaciones de AlphaMissense sobre proteínas y explica qué características impulsan cada resultado.
Los primeros colaboradores comunicaron usos concretos. Investigadores del Broad Institute y del consorcio GREGoR dieron prioridad a una variante de DNM1 en un caso de epilepsia grave. El modelo predijo un sitio incorrecto de empalme y las pruebas de laboratorio respaldaron ese mecanismo. En una evaluación retrospectiva de casos de enfermedades raras ya resueltos, la puntuación situó la variante causal conocida entre las 50 primeras candidatas el 29,5 % de las veces, frente al 12,5 % logrado por el método CADD.
Gareth Hawkes, investigador de la Universidad de Exeter, aplicó además el atlas a datos genómicos de más de 54.000 participantes del UK Biobank. Agrupar variantes raras no codificantes según sus efectos moleculares previstos reveló un 22 % más de asociaciones con niveles de proteínas circulantes que el análisis sin el atlas. Nature informó de que especialistas independientes consideran valiosa la eliminación de barreras informáticas, sobre todo para equipos que no pueden ejecutar un modelo semejante sobre un genoma completo.
El lanzamiento sigue siendo un mapa de predicciones y no una prueba de lo que hace cada mutación. DeepMind advierte que AlphaGenome rinde mejor con algunas clases de variantes, puede pasar por alto efectos en potenciadores reguladores y no está validado ni autorizado para uso clínico. Los científicos deben confirmar las señales importantes mediante experimentos y valorar la información de cada paciente antes de extraer conclusiones diagnósticas. La empresa describe el atlas como una base que podrá mejorar con nuevos modelos y datos biológicos.
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