Martedì, Google DeepMind ha presentato AlphaGenome Atlas, un database consultabile che prevede l'impatto molecolare di tutte le nove miliardi di possibili sostituzioni di una singola lettera nel DNA umano. Il rilascio affronta un problema di lunga data nella genetica: gli scienziati possono leggere il genoma, ma spesso non riescono a stabilire quali minuscoli cambiamenti siano rilevanti per la salute e le malattie.¹

DeepMind ha costruito l'atlante eseguendo il suo modello AlphaGenome su un genoma umano di riferimento e confrontando ogni lettera del DNA con le sue tre possibili sostituzioni. Il risultato è pensato per fornire ai ricercatori un punto di partenza immediato per domande che in precedenza richiedevano lente esecuzioni del modello, variante per variante, o test di laboratorio. Pushmeet Kohli, responsabile dell'IA per la scienza dell'azienda, ha descritto il progresso come il capitolo successivo al Progetto Genoma Umano: “Abbiamo comprato il libro, ma non sapevamo come leggerlo.”²

L'azienda afferma che lo strumento può segnalare cambiamenti che potrebbero alterare l'espressione genica, lo splicing o la produzione di proteine, anche nella vasta parte non codificante del genoma, che è stata particolarmente difficile da interpretare. Ha inoltre rilasciato un punteggio AlphaGenome Variant Impact per aiutare gli scienziati a classificare quali mutazioni meritino un esame più approfondito. L'amministratore delegato di Google, Sundar Pichai, ha affermato che la risorsa accademica gratuita funziona in un normale browser, “senza bisogno di alcuna programmazione.”Sundar Pichai (sundarpichai)³

I primi test suggeriscono perché questa classificazione potrebbe essere importante. In un caso irrisolto di epilessia, i ricercatori hanno usato il punteggio per identificare una variante di DNM1 che si prevedeva creasse un sito di splicing anomalo; il lavoro di laboratorio ha poi confermato la previsione e la variante è stata riclassificata come probabilmente patogena. In un'analisi separata di oltre 54.000 partecipanti alla UK Biobank, il filtraggio delle varianti rare non codificanti in base agli effetti molecolari previsti ha prodotto il 22% di associazioni in più rispetto a un'analisi senza Atlas.²

Ma gli stessi ricercatori di DeepMind tracciano una linea tra una mappa promettente e un verdetto medico. Il responsabile della genomica Žiga Avsec ha affermato che il sistema può non rilevare alcune varianti, in particolare negli enhancer, e ha avvertito che i suoi risultati non sono “la verità universale.” Atlas è quindi un potente strumento di triage, non un sostituto degli esperimenti o dell'intero corpus di prove necessario per una diagnosi clinica.²