Google DeepMind a publié AlphaGenome Atlas, une ressource consultable fondée sur l’intelligence artificielle qui réunit des prédictions sur les effets moléculaires des 9 milliards de modifications possibles d’une seule lettre du génome humain. Annoncée le 8 septembre, cette base d’un pétaoctet est accessible dans le monde entier, à des fins de recherche non commerciale, par un portail en ligne. Elle doit aider les scientifiques à déterminer quelles variantes génétiques méritent une étude approfondie.
Le génome humain compte environ 3 milliards de lettres d’ADN, et chacune peut être remplacée par trois autres lettres. Environ 2 % du génome codent directement des protéines, tandis qu’une grande partie des 98 % restants règle le moment et le lieu où les gènes fonctionnent. DeepMind a construit l’atlas en appliquant son modèle AlphaGenome à un génome de référence et en calculant à l’avance des effets que les chercheurs devaient auparavant interroger variante par variante.
Chaque variante est reliée à des milliers de prédictions concernant l’expression des gènes, l’épissage de l’ARN, l’accessibilité de la chromatine et d’autres mécanismes de régulation dans des centaines de cellules et tissus humains ou murins. La ressource couvre aussi plus de 100 millions d’insertions et de délétions observées et plus de 2 500 motifs récurrents de l’ADN. Un nouvel indice d’impact des variantes réunit les prévisions réglementaires et les estimations protéiques d’AlphaMissense, tout en indiquant les facteurs qui déterminent le résultat.
Les premiers collaborateurs ont décrit des applications concrètes. Des chercheurs du Broad Institute et du consortium GREGoR ont donné la priorité à une variante du gène DNM1 dans un cas d’épilepsie sévère. Le modèle prévoyait la création d’un mauvais site d’épissage, puis des analyses en laboratoire ont conforté ce mécanisme. Dans une étude rétrospective de maladies rares déjà résolues, l’indice a placé la variante causale connue parmi les 50 premières dans 29,5 % des cas, contre 12,5 % pour la méthode CADD.
Gareth Hawkes, chercheur à l’Université d’Exeter, a également utilisé l’atlas sur les génomes de plus de 54 000 participants de la UK Biobank. Le regroupement de variantes rares non codantes selon leurs effets moléculaires prévus a révélé 22 % d’associations supplémentaires avec les taux de protéines circulantes. Selon Nature, des spécialistes indépendants jugent utile la suppression de cet obstacle informatique, notamment pour les équipes incapables d’exécuter un tel modèle sur un génome entier.
La publication reste toutefois une carte de prédictions et non une preuve pour chaque mutation. DeepMind précise qu’AlphaGenome réussit mieux avec certaines catégories de variantes, peut manquer des effets dans les amplificateurs réglementaires et n’est ni validé ni autorisé pour un usage clinique. Les signaux importants devront être confirmés expérimentalement et rapprochés des données des patients avant toute conclusion diagnostique. L’entreprise présente donc l’atlas comme une base appelée à progresser avec les modèles et les connaissances biologiques.
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