DeepMind تكشف عن AlphaGenome 2 لتعزيز فهم متغيرات الحمض النووي في الخلايا البشرية

أعلنت DeepMind عن AlphaGenome 2، وهو نموذج متقدم مصمم للتنبؤ بكيفية تأثير تسلسلات الحمض النووي وتغيراتها على أنواع محددة من الخلايا البشرية. ويهدف هذا النموذج إلى مساعدة العلماء في كشف المحركات الخلوية للأمراض.

تُعد الخلايا اللبنات الأساسية للحياة، إذ تحمل كل منها نفس المخطط الجيني للحمض النووي. لكن أنواع الخلايا المختلفة، مثل خلايا عضلة القلب أو الخلايا المناعية، تنشط جينات متنوعة لأداء وظائفها المحددة. وبينما تعمل مبادرات مثل Human Cell Atlas على رسم خريطة التعبير الجيني عبر ملايين الخلايا، يظل التنبؤ بكيفية تأثير التغيرات الدقيقة في الحمض النووي على هذا التعبير تحدياً كبيراً، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم السمات والأمراض البشرية.

أطلقت DeepMind العام الماضي AlphaGenome، الذي تنبأ بكيفية تأثير متغيرات الحمض النووي على النشاط الجزيئي عبر أنسجة واسعة. ووسّع AlphaGenome Atlas اللاحق هذا النطاق من خلال توفير تنبؤات لجميع التغييرات الأحادية الحرف الممكنة وعددها 9 مليارات في الجينوم البشري. ومكّنت هذه الأدوات الباحثين من ترتيب تأثيرات المتغيرات وتفسيرها، مما سهّل اكتشافات في الأمراض النادرة والسمات المعقدة.

يمثل AlphaGenome 2 تحسناً كبيراً في الأداء التنبؤي من خلال التركيز على أنواع وحالات خلوية فردية. ويمكن لهذا النموذج تحديد ما يقرب من ضعف عدد المتغيرات التي تغير التعبير الجيني في الخلايا مقارنة بسابقه. وقد دُرّب على أكثر من 100 مليون ملف تعريف خلوي فردي من 68 نسيجاً، مما يحول أطالس الخلايا الثابتة إلى أداة تنبؤية لعلم الوراثة البشري.

إعادة تصميم AlphaGenome لأنواع خلوية محددة

عالج نموذج AlphaGenome الأصلي تسلسلاً من الحمض النووي بطول مليون حرف للتنبؤ بخصائص عبر آلاف التجارب في وقت واحد. ورغم كفاءته، خفف هذا النهج من قدرة النموذج على التقاط الفروق الدقيقة بين أنواع الخلايا المتقاربة. في المقابل، يستخدم AlphaGenome 2 نموذجاً شرطياً يتنبأ بتأثيرات الحمض النووي لحالة بيولوجية محددة واحدة في كل مرة، تُعرّف بأنها نسيج أو نوع خلية أو حالة.

تتيح إعادة التصميم هذه للنموذج تعلم كيفية تفسير نفس قطعة الحمض النووي بشكل مختلف عبر أنواع الخلايا المتنوعة. كما تمكنه من الاستيفاء عبر الأنماط، مما يسمح لـ AlphaGenome 2 بالتنبؤ بالبيانات التجريبية المفقودة. على سبيل المثال، إذا أدخل عالم قياساً واحداً، مثل نشاط الجين، يمكن للنموذج التنبؤ بخصائص غير مقاسة مثل إمكانية الوصول إلى الكروماتين.

تنبؤات معززة واستدعاء أفضل للمتغيرات

يتفوق AlphaGenome 2 في التنبؤ بتنظيم الجينات داخل خلايا محددة، مما يساعد الباحثين في تحديد المتغيرات المرتبطة بالأمراض. ويظهر دقة محسنة في تفسير اختلافات التعبير الجيني عبر أنواع الخلايا داخل النسيج، بما في ذلك تتبع التغيرات مع نضوج الخلايا الجذعية الدموية البشرية إلى خلايا الدم الحمراء.

على مجموعة بيانات TenK10K، التي ترسم خريطة لـ 28 نوعاً من الخلايا المناعية الأولية، حدد AlphaGenome 2 ما يقرب من ضعف عدد المتغيرات السببية والتأثيرات الجينية الاتجاهية مقارنة بالنموذج الأصلي الذي ضُبط بدقة على بيانات الخلايا الواحدة. وتتيح هذه الدقة المعززة للباحثين اكتشاف متغيرات مرشحة كانت مهملة.

في دراسة حديثة، أعاد AlphaGenome 2 إنتاج نتائج حسابياً مفادها أن متغيراً في مفتاح تنظيمي بعيد يقود مرض التهاب الأمعاء (IBD) عبر فرط تنشيط جين ETS2 في الخلايا المناعية المعوية. وحدد النموذج المتغير السببي وأظهر تأثيره الانتقائي على جين ETS2 في بلاعم الأمعاء.

التعميم على أنواع وحالات خلوية جديدة

يمكن لـ AlphaGenome 2 التعميم على تجارب جديدة للخلايا الواحدة دون الحاجة إلى إعادة تدريب. ويمكن للعلماء تحميل لقطة من نشاط الجينات من بضع عشرات من الخلايا، ثم يستخدمها النموذج للتنبؤ بتأثيرات المتغيرات وتنظيم الجينات لحالات خلوية لم تُرصد من قبل. على سبيل المثال، ميّز بين خلايا T المناعية المنشطة باللقاح والخلايا الساكنة في دراسة لقاح mRNA لكوفيد-19.

ربط علم الوراثة البشرية بعلم الأحياء الخلوي

يُعد ربط علم الوراثة البشرية بعلم الأحياء الخلوي أمراً أساسياً لفهم الأمراض. ويساعد AlphaGenome 2 الباحثين عبر حساب تنبؤات مسبقة للمتغيرات المرتبطة بالسمات عبر ظروف متنوعة للخلايا والأنسجة البشرية. ويشمل ذلك رسم روابط المعززات بالجينات في أنواع الخلايا البشرية الحقيقية وتحديد المتغيرات السببية من دراسات الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS).

مع استمرار العلماء في رسم خريطة الجسم البشري على مستوى الخلية الواحدة، ستتطور نماذج الذكاء الاصطناعي مثل AlphaGenome 2. وتتعاون DeepMind مع باحثين في Wellcome Sanger Institute لدراسة مجموعة أوسع من أنواع وحالات الخلايا البشرية. وAlphaGenome 2 متاح حالياً للبحث غير التجاري عبر AlphaGenome API وفي معاينة خاصة للبحث التجاري.

يمكن الوصول إلى AlphaGenome 2 والدروس التفاعلية لتكييف التعبير لأغراض البحث، مع خطط لإطلاق AlphaGenome 2 Skills في Google Antigravity، منصة التطوير الوكيلية التابعة لـ DeepMind. ويهدف هذا التكامل إلى تسريع البحث وتسهيل اكتشافات جديدة.

المصدر: Google DeepMind