Геномний аналіз на основі ШІ: революція у виявленні генетичних мутацій

Штучний інтелект (ШІ) став потужним інструментом для виявлення генетичних мутацій. Використовуючи можливості ШІ, вчені можуть швидко й точно аналізувати величезні обсяги даних. Ця інноваційна технологія полегшує виявлення мутацій, що веде до персоналізованої медицини та цільового лікування.

Вступ

Генетичні мутації відіграють вирішальну роль в охороні здоров’я, оскільки вони можуть впливати на сприйнятливість людини до захворювань і реакцію на лікування. Розуміння цих мутацій має важливе значення для точної діагностики та ефективного лікування.

ШІ все більше інтегрується в різні галузі медицини, включаючи генетику. Алгоритми штучного інтелекту можуть просіювати величезну кількість генетичних даних, ідентифікувати закономірності та робити прогнози з надзвичайною швидкістю та точністю. Ця зростаюча роль штучного інтелекту в охороні здоров’я має потенціал для революції в профілактиці захворювань, діагностиці та лікуванні, надаючи нові знання та покращуючи результати лікування пацієнтів.

Розуміння генетичних мутацій

Генетичні мутації — це зміни в послідовності ДНК, які можуть бути спричинені зовнішніми факторами або можуть відбуватися природним шляхом. Мутації можна розділити на кілька типів, включаючи точкові мутації, вставки, видалення, дублювання та інверсії.

Хоча мутації в кодуючих областях геному часто приділяють значну увагу, важливо визнати важливість мутацій у некодуючих областях. Мутації в цих областях можуть впливати на зв'язування факторів транскрипції та змінювати регуляцію експресії генів. Такі мутації можуть сприяти розвитку захворювання.

Спектр генетичних розладів, викликаних мутаціями, величезний. Якщо зосередитися виключно на захворюваннях, які є наслідком мутації в одному гені, існує приблизно 10 000 моногенних захворювань, які передаються у спадок. Деякі добре відомі приклади генетичних розладів — це кістозний фіброз, хвороба Гентінгтона та серповидно-клітинна анемія.

Крім того, існує широкий спектр полігенних розладів, таких як цукровий діабет, гіпертонія, шизофренія, рак і загальні аномалії розвитку (наприклад, вроджені вади серця).

Розвиток раку зазвичай включає накопичення численних генетичних мутацій з часом і взаємодію з факторами навколишнього середовища, причому лише невелика кількість випадків раку пов’язана з мутаціями в одному гені. Наприклад, спадковий рак грудей і яєчників часто пов’язаний з мутаціями в генах BRCA1 і BRCA2 або ретинобластома, яка спричинена мутаціями в гені RB1.

Синдром Лі-Фраумені є ще одним цікавим розладом, викликаним мутаціями в гені супресора пухлини TP53. Люди з цим синдромом мають підвищений ризик розвитку різноманітних видів раку, включаючи рак молочної залози, мозку та кісток. Навпаки, успадковані мутації TP53 дуже рідкісні, але соматичні мутації поширені приблизно у половині всіх видів раку.

Розуміння генетичної основи захворювання має вирішальне значення для розробки цільової терапії, виявлення осіб із підвищеним ризиком та вдосконалення персоналізованих підходів до лікування. Найновіший і найдосконаліший підхід до розв'язання цих проблем – штучний інтелект.

Сила штучного інтелекту в геномному аналізі

Штучний інтелект відіграє важливу роль у геномному аналізі. Алгоритми ШІ, такі як машинне навчання (ML) і глибоке навчання (DL), використовуються в геномному аналізі для обробки та інтерпретації великих обсягів генетичних даних. Ці алгоритми можуть ідентифікувати закономірності, робити прогнози та класифікувати генетичні варіації на основі навчання з великих наборів даних.

Моделі штучного інтелекту можуть аналізувати геномні дані, експресію генів і епігенетичні дані, щоб ідентифікувати генетичні мутації та їхні потенційні наслідки. Він пропонує кілька переваг порівняно з традиційними методами, включаючи підвищену точність, ефективний аналіз, ідентифікацію нових мутацій, персоналізовану медицину завдяки інтеграції з клінічними даними та виявлення біомаркерів.

Застосування в охороні здоров'я та промисловості

Поодинокі нуклеотидні мутації можуть мати значний вплив на фенотипи. Дослідження загальногеномних асоціацій (GWAS) виявили сотні тисяч варіантів, пов’язаних зі складними патологічними фенотипами, більшість із яких у некодуючій ДНК.

Визначення функціональних ефектів цих варіантів було серйозною проблемою для GWAS. Алгоритми ML і DL стали цінними інструментами для розв'язання цієї проблеми. Одна з перших робіт у цій галузі була виконана Kircher et al. (2014), який розробив обчислювальну структуру під назвою Combined Annotation Dependent Depletion (CADD), яка об’єднує різні анотації для оцінки впливу генетичних варіантів у геномі людини.

Вони створили матрицю варіантів за анотаціями, що містить мільйони спостережуваних і змодельованих генетичних варіантів разом із їхніми унікальними анотаціями. Потім вони навчили машину опорних векторів (SVM), використовуючи функції, отримані з анотацій, щоб оцінити всі можливі однонуклеотидні варіанти (SNV) у геномі людини. Вони також оцінили його здатність визначати пріоритети функціональних і релевантних для захворювання варіантів у різних патогенних контекстах.

Крім того, двома помітними прикладами рішень ШІ для виявлення мутацій є DeepSEA та ExPecto, обидва з яких засновані на DL. DeepSEA — це метод DL, спеціально розроблений для прогнозування впливу змін послідовності на хроматин. Він може точно передбачити епігенетичний стан послідовності, включаючи такі фактори, як зв’язування фактора транскрипції, чутливість до ДНКази I та позначки гістонів у багатьох типах клітин. Ця можливість дозволяє DeepSEA передбачати вплив варіантів послідовності на хроматин і визначати пріоритетність регуляторних варіантів.

ExPecto — це ще один підхід на основі DL, спрямований на розуміння регуляції генів. Він може точно передбачити специфічні для тканин транскрипційні ефекти мутацій безпосередньо з послідовності ДНК. Це включає здатність передбачати наслідки рідкісних або раніше не спостережуваних мутацій. Він визначає пріоритетність причинно-наслідкових варіантів у локусах, пов’язаних із захворюванням або ознаками, використовуючи дані загальнодоступних GWAS. Його прогнози були експериментально підтверджені для чотирьох захворювань, пов’язаних з імунною системою.

Майбутнє виявлення генетичних мутацій

Алгоритми штучного інтелекту продемонстрували здатність точно прогнозувати вплив мутацій на експресію генів і визначати пріоритетність регуляторних варіантів. Майбутній прогрес може передбачати вдосконалення та розширення цих моделей для підвищення точності та корисності в різних генетичних контекстах, а також розробку нових моделей.

Однією з останніх розробок є метод РОЗМІНУВАННЯ, створений Фу та ін. (2023), який безпосередньо виявляє генетичні мутації, пов’язані з хворобою, з наборів даних RNA-seq. Використовуючи дані DEMINING до RNA-seq пацієнтів з гострим мієлоїдним лейкозом (ГМЛ), раніше недооцінювані мутації були виявлені в неанотованих локусах генів, пов’язаних з ГМЛ.

Висновок

Штучний інтелект відіграє вирішальну роль у розвитку персоналізованої медицини, аналізуючи геномні дані для визначення індивідуальних ризиків захворювання, реакції на лікування та оптимальних терапевтичних підходів. Алгоритми штучного інтелекту об’єднують різні типи даних omics, щоб отримати повне розуміння складних біологічних процесів і розкрити механізми захворювання, що веде до визначення терапевтичних цілей і відкриття ліків.

Крім того, штучний інтелект створює точні моделі для прогнозування розвитку захворювань із залученням генетики та факторів навколишнього середовища. Загалом мутаційний аналіз на основі ШІ сприяє відкриттю, розробці та персоналізованій медицині ліків.

ДЖЕРЕЛО: https://www.news-medical.net/