DeepMind最新AI工具登Science,AlphaMissense准确分类89%的「错义突变」在人类基因组中所观察到的绝大多数错义突变可能具有未知的临床意义。Google DeepMind 团...

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DeepMind最新AI工具登Science,AlphaMissense准确分类89%的「错义突变」

在人类基因组中所观察到的绝大多数错义突变可能具有未知的临床意义。

Google DeepMind 团队提出了 AlphaMissense,它是 AlphaFold 的一种改进衍生工具,在人类和灵长类动物突变群体频率数据库上进行了微调,从而用于预测错义突变(missense variant,missense mutation )的致病性。

通过结合结构背景和进化保护,该模型在广泛的遗传和实验基准上取得了 SOTA 的结果,并且,所有这些都无需对这些数据进行明确的训练。

基因的平均致病性评分也可以预测其细胞必需性,能够识别现有统计方法无法检测到的短必需基因。作为社区的资源,该团队提供了所有可能的人类单氨基酸取代的预测数据库,并将 89% 的错义突变分类为可能良性或可能致病。

该研究的最新进展以「Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense」为题,于 2023 年 9 月 19 日发布在《Science》。

什么是错义突变?
错义突变是 DNA 中的碱基替换,导致蛋白质内产生不同的氨基酸。如果将 DNA 视为一种语言,那么交换一个字母就可以改变一个单词并完全改变一个句子的含义。在这种情况下,替换会改变翻译的氨基酸,这可能会影响蛋白质的功能。

每个人平均携带超过 9,000 个错义突变。这些突变大多数是良性的,对生活几乎没有影响;但也有少数是具有致病性的,可以严重破坏蛋白质功能。错义突变可用于罕见遗传病的诊断,其中少数甚至单个错义突变可能直接导致疾病。它们对于研究复杂疾病也非常重要,例如 Ⅱ 型糖尿病,这种疾病可能是由许多不同类型的基因变化组合引起的。

对错义突变进行分类是了解哪些蛋白质变化可能引起疾病的重要一步。在人类基因组中已发现的超过 400 万种错义突变中,只有 2% 被专家注释为致病性或良性;这些被注释过的突变大约占所有 7100 万种可能错义突变的 0.1%。其他突变则被认为是「意义不明的突变」,因为缺乏关于其影响的实验或临床数据。借助 AlphaMissense,研究人员通过使用阈值对 89% 的突变进行分类,对已知疾病突变的数据库产生了 90% 的精确度,从而获得了迄今为止最清晰的图片。

致病性或良性:AlphaMissense 如何对突变进行分类网页链接

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