Kunstmatige intelligentie Genetische variaties kunnen ziektes veroorzaken. Maar hoe dat precies werkt, is onbekend. Een nieuw computermodel moet daarin verandering brengen.
Het was een mijlpaal, in 2001: de onthulling van de volgorde van de 3,2 miljard bouwstenen in het menselijk genoom. Nu, een kwarteeuw na dat Human Genome Project, zijn er wederom hoge verwachtingen van een geneticaproject voor de menselijke gezondheid.
Deze woensdag presenteerde Google DeepMind in vakblad Nature het nieuwe deep learning-computermodel AlphaGenome, dat kan voorspellen hoe variaties in dna-sequenties verschillende biologische processen beïnvloeden. Daarmee zouden wetenschappers in de toekomst bijvoorbeeld de oorzaak van genetische aandoeningen kunnen opsporen en – wellicht – nieuwe behandelmethoden ontwikkelen.
Dát genetische variaties in het dna voor aandoeningen kunnen zorgen is allang bekend, maar hóé ze precies de functie van dat dna beïnvloeden is moeilijker te ontrafelen. Verreweg de meeste veranderingen vinden plaats in zogeheten non-coderend dna, dat niet voor de aanmaak van eiwitten zorgt maar wel bepaalt of genen al dan niet tot expressie komen. Daardoor is het moeilijk om de effecten van die wijzigingen te voorspellen zonder hulp van computermodellen. Maar ook die zijn niet feilloos: tot nu toe waren de voorspellingen altijd minder betrouwbaar naarmate de sequenties langer waren.
Juist daar kan AlphaGenome nu het verschil maken, aldus de onderzoekers in Nature. Het model kan de functies voorspellen van lange dna-sequenties tot wel 1 miljoen basenparen en is zowel op muizengenoom als op mensengenoom getest. Daarbij kunnen specifieke processen worden voorspeld, waaronder genexpressie, het wijzigen van eiwitten of het ‘splicen’ (in stukjes knippen en op een andere manier weer opbouwen) van het genoom. Specifieker is het model ook getest met betrekking tot het Tal1-gen, dat bij mensen voor acute lymfatische leukemie kan zorgen. Daaruit bleek dat inderdaad relevante mutaties konden worden ontdekt.
De introductie van AlphaGenome komt zo’n vijf jaar na de lancering van AlphaFold – óók een computermodel van Google DeepMind, maar dan één dat de structuren van eiwitten kan voorspellen. De tweede versie van dat model bleek zo revolutionair dat de makers ervan in 2024 zelfs de Nobelprijs voor Scheikunde kregen uitgereikt: het zou voor doorbraken kunnen zorgen in onder andere medicijnontwikkeling en voedselproductie.
Ook voor AlphaGenome lijkt een glansrijke toekomst weggelegd, schreven de Amerikaanse genetica Judit García-González en de Poolse bio-informaticus Krzysztof Gogolewski eerder deze maand al in Trends in Genetics. De jonge onderzoekers, niet betrokken bij Google DeepMind, omschrijven het model als een Zwitsers zakmes voor non-coderend dna. Veelvoorkomende aandoeningen als diabetes en hoge bloeddruk zouden in theorie beter kunnen worden begrepen dankzij AlphaGenome, schrijven de twee.
Maar, benadrukken ze: zo ver is het nog lang niet. Voorlopig lijkt het model vooral veelbelovend voor zeldzamere ziektes, waar één genetische afwijking vaak al grote gevolgen kan hebben. Voor het voorspellen van complexere aandoeningen, waarbij vaak meerdere genen tegelijkertijd een rol spelen, moet het model nog verder getraind worden – het liefst in het publieke domein, waarbij ook onderzoekers van buitenaf kunnen meehelpen. Pas dan kan het zakmes echt een welkome aanvulling vormen op de ‘Alpha-gereedschapskist’ van DeepMind.
Op de hoogte van kleine ontdekkingen, wilde theorieën, onverwachte inzichten en alles daar tussenin
Source: NRC