ヒトゲノムで起こり得る約90億通りの変異による影響を予測したデータベース「AlphaGenome Atlas」をGoogle DeepMindが発表
Google DeepMindが、ヒトゲノムで起こり得る約90億通りの単一ヌクレオチド変異について、遺伝子発現やRNAスプライシングなどへの影響をAIで予測したデータベース「AlphaGenome Atlas」を発表しました。自作プログラムを用意せずともブラウザ上で検索でき、希少疾患の原因候補や形質に関係する変異の絞り込みに活用できます。
AlphaGenome
https://deepmind.google.com/science/alphagenome/atlas
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/alphagenome-atlas/
AlphaGenome Atlas: Molecular predictions for 9 Billion human DNA variants - Google DeepMind
https://deepmind.google/blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome/
ヒトゲノムは約30億塩基対のDNAで構成されていますが、タンパク質の設計情報をコードする領域は全体の約2％にすぎません。残り約98％を占める非コード領域は遺伝子の働きを制御する役割を担っていますが、この領域で起きた変異が生物学的な機能にどのような影響を及ぼすのかは十分に解明されていません。
ある塩基を別の塩基に置き換える単一ヌクレオチド変異は、ヒトゲノム全体で約90億通り存在します。これらを一つずつ実験で検証するのは現実的ではないため、Google DeepMindは遺伝子変異が分子レベルの生物学的プロセスに与える影響を予測するAIモデル「AlphaGenome」を開発していました。
Googleが遺伝子変異の影響を分析できるAI「AlphaGenome」を発表、100万塩基対を一度に入力可能で遺伝子疾患の治療法確立などに役立つ可能性 - GIGAZINE
AlphaGenome AtlasはAlphaGenomeを使って約90億通りの単一ヌクレオチド変異をあらかじめ解析し、その結果をまとめた約1ペタバイトのデータセットです。その規模はタンパク質の立体構造予測を収録したAlphaFold Databaseの30倍以上に達し、ヒトとマウスの数百種類の細胞や組織にわたって、各変異が遺伝子制御に及ぼす影響を数千項目にわたり予測しています。
さらに、Google DeepMindは変異の重要度を単一の数値で表す「AlphaGenome Variant Impact(AVI)スコア」も導入しました。AVIスコアは、主に非コード領域を扱うAlphaGenomeの予測と、タンパク質を変化させる変異を評価するAlphaMissenseの予測を統合したもので、研究者はコード領域と非コード領域の変異を共通の尺度で順位付けできます。
AVIスコアにはその値の根拠となった特徴も関連付けられています。これにより、ある変異がクロマチンへのアクセスのしやすさ、遺伝子発現、RNAスプライシング、進化的保存性、タンパク質の機能などのうち、どの要素に影響すると予測されたのかを確認できます。また、ゲノム上で繰り返し現れる2500種類以上の短いDNA配列「モチーフ」と、その位置も収録されています。
Google DeepMindによると、AlphaGenome Atlasは未解決の希少疾患を調べる研究ですでに利用されているとのこと。マサチューセッツ工科大学とハーバード大学の共同研究機関であるブロード研究所などの研究チームは、多数の候補からAVIスコアを使って変異を絞り込み、てんかん性脳症と強く関連する「DNM1」遺伝子の変異を発見しました。AlphaGenomeは、この変異が誤ったスプライス部位を作り、通常より長い異常なタンパク質を生じさせると予測し、その影響は実験でも確認されたとのことです。
エクセター大学の医学研究評議会フェローであるガレス・ホークス氏は、UK Biobankに参加する5万4000人以上の全ゲノムデータにAlphaGenome Atlasを適用しました。希少変異を予測された分子作用ごとにまとめることで、統計的なノイズに埋もれていた非コード領域と形質の関連を22％多く検出し、老化との関連が指摘されるPLA2G7や、細胞の酸素センサーとして働くEGLN1の量に影響する制御領域の変異を特定しました。
ホークス氏はさらに、UK Biobankに含まれる数億件の非コード領域の変異とBMIとの関係も分析しました。AlphaGenome Atlasが影響度の高い上位1％と予測した変異に対象を絞ったところ、BMIに関連する19カ所の遺伝領域を特定できたと報告されています。
AlphaGenome Atlasは、専門的なプログラミングの知識がなくても、ウェブブラウザから無料で変異を検索して予測結果を確認できます。大量のデータをプログラムで解析する場合はAlphaGenome API、AIエージェントを使った研究にはGoogle Antigravity用スキルも利用可能です。記事作成時点では原則として非商用目的で提供されており、商用利用向けサービスは今後Google Cloudで提供される予定です。
ただしGoogle DeepMindは、AlphaGenome Atlasに収録されている情報はAIによる予測であり、理論的なモデリングと研究を目的としたものだと説明しています。また、AlphaGenomeは臨床用途の検証や承認を受けていないため、AlphaGenome Atlasの予測を診断や治療などの臨床判断に使用することはできないとのことです。
