對于少數(shù)基因變異,人們找出了它們與疾病的關(guān)聯(lián)。比如BRCA1和BRCA2基因上的一些突變與升高乳腺癌和卵巢癌的風險有關(guān),于是人們可以根據(jù)基因測序結(jié)果采取預防和治療的手段。
然而,對于絕大部分已識別的基因變異——超過98%,我們還不清楚變異意味著什么:是會影響基因功能,導致疾病?還是不會對健康造成影響,無需擔心?
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頂尖學術(shù)期刊《自然》今日在線發(fā)表的一篇研究論文中,來自哈佛醫(yī)學院和牛津大學的科研人員合作展示了他們開發(fā)的一款人工智能(AI)模型。對于人類的基因變異是否意味著疾病,這款AI具有非凡的判斷能力。
它不僅預測出了3200多個疾病相關(guān)基因中的3600萬個致病突變,并且為256000個至今意義不明的基因突變是“致病”還是“良性”做出歸類。研究人員希望,借助這款AI的預測,未來醫(yī)生將可以更準確地診斷和治療疾病。
這款AI使用一種復雜的機器學習,先檢測了數(shù)十萬來自其他物種的基因變異模式,然后根據(jù)自行學習歸納的結(jié)果,預測人類基因變異的含義。
研究人員解釋說,演化傾向于保留一些對于生存十分重要的特征,這些特征在不同物種中共享,因此重復出現(xiàn)在不同物種中的氨基酸序列是一個重要的生物學標志,表明這種高度保守的序列一旦改變可能與疾病有關(guān)。而這款AI通過對這些序列變異在不同物種中的分布進行建模,學會預測哪些序列可能導致疾病。
▲這款AI的建模策略:對于每種蛋白質(zhì),都會比較它在多個物種中的序列數(shù)據(jù)(圖片來源:參考資料[1])
由于綜合了進化上很多其他物種的線索,研究人員將這款AI命名為Evolutionary model of Variant Effect,簡稱EVE。
經(jīng)過2.5億個蛋白質(zhì)序列的訓練后,EVE開始預測單個氨基酸變異會帶來什么后果。為了確定EVE的預測是否準確,研究人員用意義明確的一些人類基因突變進行了檢驗,發(fā)現(xiàn)EVE給出的評分結(jié)果與臨床數(shù)據(jù)非常一致。
研究人員將EVE應(yīng)用于3219個疾病相關(guān)的人類基因,這些基因上出現(xiàn)的不同突變有一些是致病性的,還有一些是良性的。在與其他一些依據(jù)不同模型的工具進行比較后,研究人員說,EVE有著明顯更高的預測準確性。
更嚴格的檢驗來自于實際臨床實驗,這是用于評估基因突變?nèi)绾斡绊懮砉δ艿慕饦藴?。研究團隊選擇了5個基因,包括BRCA1,TP53,PTEN,MSH2和SCN5A,這些基因經(jīng)過充分的研究,已知其中一些變異與各種形式的癌癥、心律失常等疾病相關(guān)。而EVE通過計算得到的預測結(jié)果與臨床實驗中的疾病風險結(jié)果有很大的重疊。
▲對幾種疾病相關(guān)基因的不同變異是否具有致病性,EVE的計算預測結(jié)果(左側(cè))與實際臨床實驗結(jié)果(右側(cè))接近(圖片來源:參考資料[1])
研究人員指出,EVE的預測有一個顯著的優(yōu)勢是,對于基因變異它并非給出一個非黑即白的判斷結(jié)果,而是會顯示一個連續(xù)的分數(shù)。“這種突變意味著我的小拇指會痛,還是明天就會死?連續(xù)評分對于預測致病性高低非常重要。“研究作者Debora Marks教授解釋說。
此外,這款AI在對每個基因變異給出預測分數(shù)時,還會提供一個置信度分數(shù),告訴使用者——比如臨床醫(yī)生,在多大程度上可以相信EVE的判斷。
展望未來,研究人員希望把AI對遺傳變異的新認識轉(zhuǎn)化為對臨床醫(yī)生的幫助。他們強調(diào),EVE本身不是一種診斷測試工具,但它的計算能力可以增強現(xiàn)有的臨床工具,幫助遺傳學家和醫(yī)生做出正確的診斷、預后和治療決策,根據(jù)某些致病基因突變的存在來選擇更精確的治療方法。
“我們相信我們的方法可以用作當前臨床評估的附加工具,并提供一種強大的新方法來減少不確定性和明確決策,尤其是在臨床環(huán)境中,”Marks教授認為。
參考資料:
[1] Jonathan Frazer et al., (2021) Disease variant prediction with deep generative models of evolutionary data. Nature Doi: https://doi.org/10.1038/s41586-021-04043-8
[2] All about Eve. Retrieved Oct. 27, 2021 from https://www.newswise.com/articles/all-about-eve?sc=rsla