Google DeepMind, hücre düzeyinde genetik etki öngören AlphaGenome 2’yi tanıttı

Google DeepMind, hastalıklarla ilişkili genetik mekanizmaların araştırılmasına yardımcı olmak amacıyla DNA dizisi modeli AlphaGenome’un ikinci sürümünü geliştirdi. AlphaGenome 2, genel doku ortalamalarının ötesine geçerek genetik varyantların belirli insan hücrelerini farklı koşullarda nasıl etkileyebileceğine odaklanıyor.

Genomun hem kodlayan hem de kodlamayan bölgelerini inceleyen orijinal model, farklı dokulardaki moleküler aktiviteyi haritalıyordu. Yeni sürüm, bu yaklaşımı hücre türleri ve hücresel durumlar düzeyine taşıyarak aynı DNA değişiminin farklı biyolojik koşullardaki etkilerini değerlendirmeyi amaçlıyor.

Şirket, yılın başlarında insan genomundaki tek harfli DNA değişimlerinin etkilerine yönelik tahminleri içeren ‘AlphaGenome Atlas’ kaynağını da kullanıma sunmuştu. AlphaGenome 2 ile araştırmacılar, bu değişimlerin hastalıkla ilişkili hücrelerdeki sonuçlarını daha ayrıntılı inceleyebilecek.

68 DOKUDAN 107 MİLYONUN ÜZERİNDE HÜCRE PROFİLİ

AlphaGenome 2, insan ve fare örneklerinden elde edilen, 68 dokuya yayılan 107 milyondan fazla tek hücre profiliyle eğitildi. Önceki sürüm birden fazla doku için eş zamanlı tahmin üretirken, yeni model DNA dizisinin yanında belirli bir biyolojik durumu da girdi olarak kullanıyor.

Araştırmacılar, referans kataloğundan bir hücre türü seçebiliyor. Daha önce incelenmemiş hücresel koşulları değerlendirmek isteyenler ise kendi tek hücre verilerini modele sunabiliyor.

Sistem, kromatin erişilebilirliği gibi eksik deneysel ölçümleri de mevcut diğer verilerden hareketle tahmin edebiliyor. Böylece farklı ölçüm türlerinin birlikte değerlendirilmesi hedefleniyor.

VARYANT TESPİTİNDE YÜZDE 30’A ULAŞTI

Google DeepMind’ın paylaştığı sonuçlara göre AlphaGenome 2, 28 temel bağışıklık hücresi türünü kapsayan ‘TenK10K’ veri kümesindeki kıyaslama testinde nedensel varyantların yüzde 30’unu tespit etti.

Orijinal AlphaGenome’un aynı testteki başarısı yüzde 16 olarak ölçüldü. Tek hücre verileriyle ince ayar yapılmış orijinal sürüm ve diğer özel araçlar da yeni modelin yüzde 30’luk sonucuna ulaşamadı.

AlphaGenome 2, varyantların gen aktivitesini hangi yönde etkilediğini belirlemede de ilerleme gösterdi. Bir değişimin gen ifadesini artırdığını veya azalttığını vakaların yüzde 43’ünde doğru öngördü. Önceki model ve diğer karşılaştırma araçlarında bu oran yüzde 23’te kaldı.

Bu sonuçların, belirli hücrelerde hastalıkla ilişkili süreçleri etkileme olasılığı yüksek genetik değişimlerin araştırma için önceliklendirilmesine yardımcı olabileceği belirtiliyor.

AŞI SONRASI BAĞIŞIKLIK HÜCRELERİ İNCELENDİ

Şirket, modelin daha önce karşılaşmadığı hücresel koşullardaki genetik etkileri değerlendirmesine ilişkin örnekler de paylaştı.

Bunlardan birinde, COVID-19 mRNA aşısı olan bireylerin incelendiği bir çalışmanın tek hücre verileri kullanıldı. AlphaGenome 2, aktive olmuş bağışıklık T hücrelerini dinlenme halindeki hücrelerden ayırt etti.

Model ayrıca şiddetli COVID-19 ile ilişkili bir varyantın, aktive olmuş hücrelerde gen aktivitesi üzerinde daha güçlü etki göstereceğini öngördü.

BAĞIRSAK HASTALIĞINDA HÜCREYE ÖZGÜ ETKİ

AlphaGenome 2, inflamatuar bağırsak hastalığına ilişkin bir bulgunun hesaplamalı olarak yeniden oluşturulmasında da kullanıldı.

İncelenen varyant, DNA’nın uzak bir düzenleyici bölgesinde bulunuyor. Bu değişimin, bağırsak makrofajları olarak adlandırılan bağışıklık hücrelerinde ETS2 geninin aktivitesini artırdığı gösterilmişti. Model, etkinin diğer hücre türlerine yayılmak yerine bağırsak makrofajlarında yoğunlaştığını öngördü.

Google DeepMind, hesaplamalı tahminlerin deneylerle doğrulanması gerektiğini vurguluyor. Ticari olmayan araştırmacılar modele AlphaGenome API üzerinden erişebilirken, ticari araştırmacılar için özel önizleme imkanı sunuluyor.

Şirket, AlphaGenome 2’nin araştırma amacıyla geliştirildiğini; klinik veya tanısal kullanım için doğrulanmadığını ya da onaylanmadığını belirtiyor.