Qysh "AlphaGenome" e DeepMind mund të ndihmojë në zgjidhjen e mistereve të sëmundjeve të rralla
Artikull i revistës Nature.
Kur më shumë se 100 studiues vullnetarisht u mbyllën në një dhomë vitin e kaluar për të trajtuar disa nga gjendjet më të vështira mjekësore, ata iu drejtuan inteligjencës artificiale.
Si pjesë e një përpjekjeje, të quajtur Undiagnosed Hackathon (Hackathon-i për të Padiagnostikuarit), për të zbërthyer 29 gjendje të padiagnostikuara, studiuesit përdorën AlphaGenome — një model AI i zhvilluar nga Google DeepMind në Londër, i cili u përshkrua në Nature më 28 janar.
AlphaGenome — një mjet i AI që u bë i disponueshëm për shkencëtarët vitin e kaluar — mund të parashikojë efektet e ndryshme të mutacioneve në sekuencat e ADN-së jo-koduese, përfshirë mënyrën se si ato mund të ndikojnë në aktivitetin e gjeneve pranë.
Deshifrimi i 98% të gjenomit njerëzor që nuk kodon për proteina është një nga sfidat e mëdha të biologjisë. Mutacionet në këto sekuenca janë veçanërisht të vështira për studiuesit që kërkojnë të zbulojnë bazën gjenetike për sëmundje të rralla, shpesh fatale.
"Këto janë variante që, për të qenë të sinqertë, shpesh lihen mënjanë gjatë triazhit," thotë Eric Klee, një bioinformaticien në Klinikën Mayo në Rochester, Minesota, i cili bashkë-drejtoi Undiagnosed Hackathon në shtator të vitit të kaluar.
Sëmundjet e rralla të padiagnostikuara
Ngjarja tre-ditore në Klinikën Mayo në Rochester, si dhe dy hackathon-e të mëparshme në Evropë, u organizuan nga Fondacioni Wilhelm — një organizatë bamirësie në Brottby, Suedi, që avokon për familjet e prekura nga sëmundje të rralla të padiagnostikuara. Bamirësia u themelua nga Helene dhe Mikk Cederroth, të cilët humbën tre nga katër fëmijët e tyre nga një sëmundje e padiagnostikuar, dhe e emëruan fondacionin sipas djalit të tyre të madh, i cili vdiq në moshën 16-vjeçare.
Rreth 350 milionë njerëz kanë një gjendje të rrallë të padiagnostikuar, por vetëm një pjesë e vogël mund të diagnostikohet duke përdorur teknologjitë ekzistuese si sekuencimi i gjenomit. "Nëse nuk keni një diagnozë, ju mbeteni pas," thotë Helene Cederroth.
Përpjekjet për të diagnostikuar sëmundjet e rralla priren të përqendrohen në mutacionet në rajonet koduese të proteinave të gjenomit, të njohura si ekzoma. Për të parë nëse AlphaGenome mund të ndihmonte në interpretimin e efekteve të varianteve jo-koduese, Klee testoi parashikimin e tij për një variant që ai dhe kolegët e tij e kishin lidhur me diagnozën e një individi, para hackathon-it të shtatorit 2025.
Puna eksperimentale tregoi se mutacioni ndryshoi shprehjen e gjeneve në qelizat kardiake, por jo në qelizat nervore, gjë që ishte në përputhje me simptomat që përjetonte individi. Parashikimet e AlphaGenome për efektet e variantit e mbështetën këtë përfundim, thotë Klee.
Hackathon-i diagnostikues
Në hackathon-in e Klinikës Mayo, studiuesit iu drejtuan AlphaGenome për të hetuar disa gjendje, thotë Klee. Këto prireshin të ishin te pacientë që mbartnin një kopje të një mutacioni gjenetik 'recesiv' që mund të shkaktojë sëmundje nëse një mutacion tjetër prek kopjen tjetër të gjenit. Studiuesit përdorën mjetin e AI për të parashikuar efektet e varianteve të dyshimta jo-koduese, dhe më pas të shihnin nëse ato mund të çonin në një sëmundje. Megjithatë, asnjë nga këto parashikime nuk çoi në një diagnozë, thotë Klee.
Nga 29 gjendjet që mori përsipër Undiagnosed Hackathon, gjashtë u diagnostikuan në ngjarje duke përdorur qasje të tjera, një tjetër që atëherë është lidhur me një mutacion dhe Klee shpreson se të dhëna të mëtejshme të shprehjes së ARN-së së shpejti do të konfirmojnë një të tetë. Undiagnosed Hackathon i radhës do të zhvillohet nga 3 deri më 5 shkurt në Hyderabad, Indi.
Klee shpreson se AlphaGenome dhe mjete të tjera të AI së shpejti do të jenë të dobishme në diagnostikimin e sëmundjeve të rralla, kur qasjet e tjera dështojnë. Si rezultat i Hackathon-it, dhjetëra studiues të sëmundjeve të rralla tani kanë përvojë me mjetin. "Ne u kemi hapur derën më shumë se 100 njerëzve nga e gjithë bota se si mund të mendojnë për përdorimin e diçkaje si AlphaGenome," thotë Klee.
Në një Undiagnosed Hackathon të mëparshëm, të mbajtur në Holandë në vitin 2024, studiuesit përdorën një model të Google DeepMind, të quajtur AlphaMissense, për deshifrimin e efekteve të mutacioneve që ndryshojnë sekuencën e proteinave. Ngjarja ndihmoi në diagnostikimin e dikujt me një gjendje të rrallë të quajtur sindroma Rothmund–Thomson, e cila prek sytë, lëkurën dhe sisteme të tjera organesh.
Vitin e kaluar, një ekip studiuesish përdori një model tjetër AI për të parashikuar efektin e mutacioneve të tilla 'missense' (me kuptim të gabuar) të quajtur popEVE për të identifikuar më shumë se 100 gjene të mundshme shkaktare të sëmundjeve duke përdorur të dhëna gjenomike nga njerëz me çrregullime zhvillimore. Ata tani po bashkëpunojnë me studiues në Senegal për të ndihmuar në diagnostikimin e gjendjeve të rralla.
Google DeepMind ka lëshuar kodin dhe peshat që qëndrojnë në themel të AlphaGenome për përdorim jo-komercial, gjë që mund ta bëjë më të lehtë për studiuesit të përshtatin modelin për të ndihmuar në diagnostikimin e sëmundjeve të rralla. Gjatë hackathon-it vitin e kaluar, studiuesit përdorën modelin për të parashikuar efektet e një varianti të specifikuar në të njëjtën kohë, por do të ishte më e dobishme të vlerësoheshin mutacione të shumta njëherësh, thotë Klee.
