Google zmapoval všech 9 miliard možných mutací v lidské DNA. Hledání příčin nemocí se tím může zrychlit

Přidat Svět Androida mezi preferované stránky na Google

ať vám neunikne žádná Android novinka nebo sleva

Lidská DNA je v podstatě obří text o třech miliardách písmen. Jediný překlep v něm může být úplně neškodný, ale také může stát za vážnou nemocí – a zjistit, o který případ jde, bývá pro vědce zdlouhavá práce. Google DeepMind proto nechal svou umělou inteligenci AlphaGenome předem projít všechny myslitelné jednopísmenné změny. Výsledek zveřejnil jako AlphaGenome Atlas, volně dostupnou mapu, ve které si výzkumníci dohledají odhad dopadu kterékoli z nich.

Lidská DNA je text o třech miliardách písmen

DNA si můžete představit jako návod, podle kterého tělo staví a řídí své buňky. Je zapsaný jen čtyřmi „písmeny“ A, C, G a T a kompletní lidský genom jich obsahuje zhruba 3 miliardy. Na kterémkoli místě se přitom původní písmeno může změnit na jedno ze zbylých tří. Tři miliardy pozic krát tři možné záměny dávají právě oněch 9 miliard jednopísmenných mutací.

Jen asi 2 % DNA přímo nesou recept na bílkoviny, tedy stavební kameny a „dělníky“ buněk. Tuhle část vědci chápou poměrně dobře. Zbylých 98 % funguje spíš jako soustava vypínačů a regulátorů, které určují, v jaké buňce se který gen zapne, kdy a jak silně. Právě tady se podle Googlu skrývá většina variant, které souvisejí s vlastnostmi člověka včetně náchylnosti k nemocem. A zde je současně nejtěžší odhadnout, co změna jediného písmene způsobí. Regulační úseky se navzájem ovlivňují, v každé tkáni se chovají jinak a některé řídí geny, které leží úplně jinde v genomu.

Pochopit, jak změny v DNA tuhle regulaci narušují, je podle genetika Carla de Boera z Univerzity Britské Kolumbie „zásadní pro pochopení většiny nemocí“, jak řekl serveru IEEE Spectrum.

Práci, kterou si vědci dosud počítali sami, udělal Google dopředu

Samotný model AlphaGenome není úplná novinka. Google DeepMind ho ukázal už v červnu 2025, letos v lednu ho podrobně popsal v odborném časopise Nature a pro nekomerční výzkum ho uvolnil zdarma. Model umí porovnat původní a pozměněný úsek DNA a odhadnout, jak změna ovlivní činnost genů. Vědci si ale museli sami vybrat, které mutace chtějí prověřit, napsat k tomu kód a výpočet spustit na vlastním hardwaru. De Boer sice AlphaGenome považuje za nejlepší model v oboru, zároveň ho ale popisuje jako „velmi pomalý a výpočetně náročný“.

Atlas tenhle krok odbourává. DeepMind výpočet provedl předem pro všech 9 miliard změn a výsledky zpřístupnil přes webový portál, který nevyžaduje žádné programování. Vědec tak jednoduše vyhledá konkrétní mutaci a hned vidí, co od ní model čeká. Databáze má přitom velikost zhruba 1 petabajtu, tedy asi milionu gigabajtů, což je podle Googlu přes třicetinásobek databáze AlphaFold se strukturami bílkovin.

Na podobném principu Google DeepMind staví už několik let. AlphaFold v roce 2020 předpověděl 3D tvar bílkovin a dva z jeho tvůrců za něj v roce 2024 získali Nobelovu cenu za chemii. V roce 2023 pak AlphaMissense odhadl u 71 milionů možných změn v bílkovinách, jestli jsou spíš neškodné, nebo nebezpečné.

Chytrá kontaktní čočka pozná stres ze slz. Vědci ji už úspěšně otestovali Adam Kurfürst Zprávičky Adam Kurfürst Zprávičky

Tentokrát ale na začátku vše vypadalo jako nesplnitelný úkol. Podle Žigy Avsece z vedení genomického výzkumu DeepMindu první odhady ukázaly, že tým musí výpočty zrychlit zhruba osmdesátkrát, aby atlas dokončil v rozumném čase. Pomohla mimo jiné menší a rychlejší verze modelu nebo vyřazení výpočtů, které se zbytečně opakovaly.

Jedno číslo ukáže, kterou mutaci prověřit jako první

Vedle podrobných předpovědí přináší atlas i novinku, o kterou si vědci podle IEEE Spectrum dlouho říkali. Jmenuje se skóre AVI a jde o jediné číslo, které shrne, jak moc může daná mutace narušit dění v buňce. Kombinuje předpovědi AlphaGenome s modelem AlphaMissense a funguje pro kódující i regulační část DNA. Výzkumníci tak mohou dlouhý seznam podezřelých mutací rychle seřadit podle pravděpodobného dopadu, místo aby se u každé zvlášť probírali tisíci dílčích údajů.

Za každým skóre je navíc vidět, který proces v buňce by změna podle modelu narušila nejvíc. Třeba jestli zasáhne sílu, s jakou se gen zapíná, nebo takzvaný sestřih. Při něm buňka z přepsané genetické informace vystřihává nepotřebné kusy a chyba v tomhle kroku může vést k vadné bílkovině. Podle měření DeepMindu vychází skóre AVI ve srovnávacích testech zaměřených na škodlivé mutace a vzácné nemoci nejlépe ze všech dostupných nástrojů, což ovšem nedovedeme nezávisle ověřit.

Atlas už pomohl odhalit příčinu vzácné epilepsie

Jak to vypadá v praxi, ukazují první výzkumníci, kteří s atlasem pracovali ještě před zveřejněním. Tým Laury Covill a Anne O’Donnell-Luria z amerického Broad Institute ho nasadil na nevyřešené případy vzácných onemocnění. U nich bývá největší potíž najít mezi tisíci kandidátů těch pár změn, které nemoc skutečně způsobují. Seřazení podle skóre AVI vyneslo nahoru mutaci v genu DNM1, kterou předchozí výzkum přehlédl. Gen je přitom silně spojený s epileptickou encefalopatií, závažnou formou epilepsie, při níž záchvaty narušují vývoj a fungování mozku.

Model navíc popsal, co přesně mutace dělá: vytvořila chybné místo pro sestřih, takže buňka vyráběla abnormálně prodlouženou bílkovinu. Laboratorní pokusy předpověď potvrdily a našly i další mutace v okolí s podobným účinkem. Podle Googlu šlo o klíčový důkaz, díky kterému se případ podařilo vyřešit.

Gareth Hawkes z britské University of Exeter zase atlas použil na genetická data více než 54 000 účastníků projektu UK Biobank, velké britské databáze se zdravotními a genetickými údaji dobrovolníků. Vzácných mutací v regulační části DNA je tolik a většina z nich je tak neškodná, že ty podstatné snadno zaniknou ve statistickém šumu. Když je ale Hawkes seskupil podle předpovězeného účinku, našel o 22 % víc souvislostí mezi nimi a hladinami důležitých bílkovin v krvi, například bílkoviny PLA2G7 spojované se stárnutím. Zaměřením na 1 % mutací, které atlas považuje za nejvlivnější, pak vytipoval 19 úseků DNA spojených s indexem tělesné hmotnosti (BMI). Ty teď mohou posloužit jako vodítko pro další, cílený výzkum.

Diagnózu u lékaře atlas nestanoví

Mnoho nemocí přitom nezpůsobuje jediná mutace, ale souhra mnoha genetických změn, kterou pohled na jedno písmeno nezachytí. AlphaGenome navíc kolem každé změny vidí úsek o délce 1 milionu písmen. Některé regulační úseky, takzvané zesilovače, ale ovlivňují geny na ještě větší vzdálenost, takže jejich vliv model odhadne jen obtížně.

De Boer upozorňuje i na samotné skóre AVI. Jedno číslo je z podstaty věci zjednodušením velmi složitého systému. „Má jasné využití, ale nejspíš ho bude snadné špatně vyložit,“ míní genetik. Google sám zdůrazňuje, že AlphaGenome není schválený pro klinické použití a jeho předpovědi nenahrazují lékařskou diagnózu. Pro běžného člověka tedy atlas není nástroj, jak si z vlastního genetického testu vyčíst, čím onemocní.

Hlavní přínos je jinde. Atlas má vědcům pomoct vybrat, které mutace má smysl ověřit v laboratoři jako první, a podle Avsece tak může výrazně urychlit základní výzkum, studium nemocí i vývoj léčby. Pro nekomerční výzkum je zdarma dostupný od 8. září, komerční verze má brzy dorazit do Google Cloudu.

Svěřili byste jednou umělé inteligenci i výklad své vlastní DNA?

Zdroje: Google DeepMind, IEEE Spectrum, Google

Přidat Svět Androida mezi preferované stránky na Google

ať vám neunikne žádná Android novinka nebo sleva