Google DeepMind、AlphaGenome Atlasを公開 ヒトゲノム90億の一塩基変異の影響を予測

AlphaGenome Atlasは約1ペタバイトのデータセットで、AlphaFold Databaseの30倍以上の規模とされる。各変異について、ヒトとマウスの数百の細胞型・組織にわたる遺伝子制御の分子効果予測が数千件ずつ含まれる。さらにAVIスコア、その要因を示すAVI特徴帰属、2,500以上の反復DNA配列モチーフとその位置が相互に連携している。

AVIスコアはタンパク質をコードする2%の領域と、残る98%の非コード領域の両方に使え、変異の病原性や希少疾患のベンチマークで最高水準の性能を示したとしている。特徴帰属では、RNAスプライシングや遺伝子発現など、どの分子過程が最も乱されると予測されるかを確認できる。

活用例として、GREGoR Consortiumとの共同研究で、Broad InstituteのLaura CovillとAnne O'Donnell-Lunaらが、AVIスコアで見落とされていた変異を絞り込み、てんかん性脳症と強く関連するDNM1遺伝子の変異を見つけた。誤ったスプライス部位が生じてタンパク質が異常に伸びることが予測され、実験スクリーニングで検証された。

エクセター大学のGareth Hawkesは、UK Biobankの5万4,000人超の全ゲノムデータに適用し、予測される分子効果で希少変異をグループ化することで、非コードの遺伝的関連を22%多く検出した。PLA2G7やEGLN1のタンパク質量に関わる制御変異を特定し、BMIでは影響が大きいと予測された上位1%の非コード変異から19の遺伝子領域を挙げた。Stowers InstituteのJulia ZeitlingerとMelanie Weilertはモチーフを使い、転写因子をDNAのアクセシビリティだけに作用するものと、遺伝子のオン・オフも担うものに分類した。

利用は非商用ならウェブサイトから今日可能で、商用利用はGoogle Cloudで近日対応予定とされる。AlphaGenomeの基盤モデルはGitHubとAPIで学術利用でき、Model Gardenで商用利用もできる。AlphaGenomeは臨床利用向けの検証や承認を受けておらず、医療上の助言の代わりにはならないと明記されている。