AI probeert de gevolgen van elke mogelijke verandering in het menselijke DNA te voorspellen
Het menselijke genoom bestaat uit miljarden genetische letters. Een verandering van slechts één zo’n letter kan soms nauwelijks betekenis hebben, terwijl een andere verandering de werking van een cel ingrijpend kan beïnvloeden. Voor onderzoekers is het achterhalen van die verschillen een enorme opgave.
Google DeepMind probeert daar met kunstmatige intelligentie verandering in te brengen. Met AlphaGenome heeft het onderzoeksteam de potentiële moleculaire gevolgen voorspeld van elke mogelijke verandering van één nucleotide in het menselijke genoom. Alles bij elkaar gaat het om ongeveer negen miljard mogelijke varianten.
Die gigantische verzameling voorspellingen wordt nu samengebracht in de AlphaGenome Atlas: een dataset van ongeveer één petabyte die genetisch onderzoek aanzienlijk sneller toegankelijk moet maken.
Van één genetische letter naar negen miljard mogelijkheden
DNA kan worden voorgesteld als een buitengewoon lange tekst, geschreven met slechts vier letters: A, C, G en T. Het vervangen van één letter door een andere lijkt een kleine ingreep, maar biologisch kunnen de gevolgen sterk uiteenlopen.
|
AlphaGenome Atlas: a high-resolution map of human DNAWe’re introducing AlphaGenome Atlas, a database predicting the effects of every possible single nucleotide variant in the human genome. |
Sommige varianten hebben vrijwel geen merkbaar effect. Andere kunnen invloed hebben op de manier waarop genen worden geactiveerd, eiwitten worden geproduceerd of biologische processen worden gereguleerd.
Het probleem voor wetenschappers is de schaal. Experimenteel onderzoeken wat iedere mogelijke verandering doet, zou een vrijwel onuitvoerbare hoeveelheid tijd, laboratoriumwerk en geld vergen.
AlphaGenome kiest daarom een andere route. Het AI-model probeert de moleculaire impact van genetische veranderingen vooraf te voorspellen.
Een atlas van mogelijke genetische veranderingen
Met AlphaGenome Atlas worden die voorspellingen op grote schaal beschikbaar gemaakt. De dataset bevat iedere mogelijke enkelvoudige nucleotidevariant, gekoppeld aan een zogenaamde AlphaGenome Variant Impact-score, kortweg AVI.
Die score moet onderzoekers helpen om snel een eerste indruk te krijgen van de mogelijke biologische impact van een bepaalde genetische variant.
In plaats van voor iedere variant vanaf nul te moeten beginnen, ontstaat zo een soort digitale kaart van het menselijke genoom. Een onderzoeker kan een specifieke verandering bekijken en onmiddellijk zien hoe AlphaGenome de mogelijke impact ervan inschat.
Dat maakt de Atlas vooral interessant als instrument om enorme aantallen varianten te filteren en te prioriteren. Wetenschappers kunnen hun aandacht vervolgens richten op genetische veranderingen die volgens het model het meest relevant lijken voor verder onderzoek.
Niet alleen de genen zelf zijn belangrijk
Een belangrijk aspect is dat AlphaGenome Atlas zowel coderende als niet-coderende varianten omvat.
Coderende delen van het DNA bevatten instructies voor de productie van eiwitten. Maar een groot deel van het menselijke genoom codeert helemaal niet rechtstreeks voor eiwitten. Lange tijd werden zulke gebieden veel minder goed begrepen.
Toch kunnen die niet-coderende regio's een belangrijke regulerende functie hebben. Ze kunnen bijvoorbeeld beïnvloeden wanneer, waar en in welke mate bepaalde genen actief worden.
Juist daar kan een systeem als AlphaGenome waardevol worden. AI kan patronen onderzoeken in gebieden waar de relatie tussen een genetische verandering en het uiteindelijke biologische effect veel minder rechtstreeks zichtbaar is.
Van database naar onderzoeksinstrument
De betekenis van AlphaGenome Atlas zit daardoor niet alleen in de indrukwekkende omvang van één petabyte. De grotere verandering is dat vooraf berekende AI-voorspellingen als nieuwe laag boven op het genoom beschikbaar komen.
Een onderzoeker die duizenden of miljoenen varianten wil bestuderen, hoeft het AI-model niet telkens opnieuw voor iedere afzonderlijke variant te laten rekenen. Een groot deel van dat voorspellende werk is al uitgevoerd en opgeslagen.
Daarmee verschuift AI langzaam van een hulpmiddel dat op verzoek een analyse uitvoert naar een soort wetenschappelijke infrastructuur: een vooraf opgebouwde intelligentielaag waarop nieuwe experimenten en onderzoeksvragen kunnen voortbouwen.
Een mogelijke versneller voor genetisch onderzoek
De Atlas zou daardoor uiteenlopende onderzoeksgebieden kunnen ondersteunen. Wetenschappers kunnen bijvoorbeeld sneller bepalen welke varianten interessant zijn voor onderzoek naar genregulatie, biologische mechanismen of de genetische achtergrond van bepaalde eigenschappen en aandoeningen.
Daarbij vervangt de AI het laboratorium niet. Een voorspelling blijft een voorspelling. Experimentele validatie blijft noodzakelijk om vast te stellen wat een genetische variant daadwerkelijk in cellen, weefsels of organismen veroorzaakt.
De winst zit vooral in de selectie. Wanneer onderzoekers uit miljoenen mogelijkheden moeten kiezen welke varianten ze eerst experimenteel onderzoeken, kan een goede voorspelling veel tijd besparen.
AI bouwt een nieuwe kaart van het menselijk genoom
AlphaGenome Atlas laat daarmee zien hoe de rol van kunstmatige intelligentie in de wetenschap verandert. AI wordt niet alleen ingezet om bestaande onderzoeksgegevens te analyseren, maar steeds vaker om enorme ruimtes van mogelijke experimenten vooraf computationeel te verkennen. In dit geval gaat het om vrijwel iedere mogelijke verandering van één letter in het menselijke DNA.
Dat maakt de Atlas tot meer dan een bijzonder grote dataset. Hij kan worden gezien als een nieuwe kaartlaag over het menselijke genoom: naast de genetische code zelf verschijnt een door AI berekende inschatting van wat veranderingen in die code mogelijk betekenen. Voor genetici kan dat het startpunt van onderzoek veranderen. De vraag wordt dan niet langer alleen welke variant bevindt zich hier?, maar steeds vaker ook welke varianten verdienen als eerste nader onderzoek?
Daarmee wordt AlphaGenome Atlas vooral een instrument om een van de grootste zoekruimtes in de biologie beter navigeerbaar te maken. Belangrijk blijft wel dat Google DeepMind zelf een duidelijke grens trekt. AlphaGenome Atlas is bedoeld voor onderzoek. De informatie is geen vervanging voor professioneel medisch advies, diagnose of behandeling. AlphaGenome is niet gevalideerd of goedgekeurd voor klinisch gebruik.
