Google DeepMind vừa giới thiệu AlphaGenome Atlas, cơ sở dữ liệu AI dự đoán tác động ở cấp độ phân tử của khoảng 9 tỷ biến thể đơn nucleotide có thể xuất hiện trong bộ gen người. Công cụ này được kỳ vọng giúp các nhà khoa học sàng lọc nhanh biến thể liên quan đến bệnh, phân tích ảnh hưởng sinh học và đẩy nhanh nghiên cứu hệ gen cũng như phát triển thuốc mới.

Theo The Verge và một số nguồn tin quốc tế ngày 8/9 (giờ địa phương), AlphaGenome Atlas là một “bản đồ dự đoán” đã được tiền tính toán tác động của toàn bộ các biến thể đơn nucleotide (SNV) có thể xảy ra trong bộ gen người. DNA của con người được cấu thành từ 4 bazơ A, C, G và T, trong khi bộ gen có khoảng 3 tỷ cặp bazơ. Nếu giả định mỗi vị trí có thể đổi sang 3 bazơ còn lại, tổng số biến thể một nucleotide có thể lên tới khoảng 9 tỷ.

Phần lớn biến thể có thể không tạo ra khác biệt đáng kể, nhưng một số biến thể lại liên quan đến sự khác biệt giữa các cá nhân hoặc làm tăng nguy cơ bệnh tật. Vấn đề nằm ở chỗ gần như không thể kiểm chứng từng biến thể bằng thực nghiệm khi quy mô lên tới hàng tỷ trường hợp. AlphaGenome Atlas sử dụng mô hình AI AlphaGenome để ước tính trước ảnh hưởng của từng biến thể lên các quá trình sinh học ở cấp độ phân tử, như điều hòa gene và mã hóa protein.

Một điểm đáng chú ý là hệ thống này không chỉ bao phủ vùng mã hóa protein, vốn chỉ chiếm khoảng 2% bộ gen người, mà còn mở rộng sang 98% còn lại là vùng không mã hóa. Dù không trực tiếp tạo ra protein, các vùng này lại đóng vai trò kiểm soát gene được kích hoạt khi nào, ở đâu và ở mức độ nào. Với mỗi biến thể, AlphaGenome Atlas có thể dự đoán hàng nghìn tác động ở cấp độ phân tử, bao gồm biểu hiện gene, nối RNA, khả năng tiếp cận chromatin và mức độ bảo tồn tiến hóa, đồng thời cung cấp dữ liệu trên hàng trăm loại tế bào và mô ở người và chuột.

Google DeepMind cũng công bố chỉ số “điểm tác động biến thể AlphaGenome” (AVI) để lượng hóa mức độ ảnh hưởng tiềm tàng của từng biến thể. AVI kết hợp kết quả từ AlphaGenome, vốn tập trung vào tác động điều hòa gene ở vùng không mã hóa, và AlphaMissense, mô hình dự đoán thay đổi protein. Nhờ đó, các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng ưu tiên những biến thể được dự báo có ảnh hưởng lớn nhất trong số hàng tỷ biến thể, đồng thời xác định chúng tác động lên quá trình sinh học nào.

AlphaGenome Atlas còn tích hợp hơn 2.500 trình tự DNA ngắn lặp lại trong bộ gen cùng thông tin vị trí. Theo Google DeepMind, dữ liệu này có thể hỗ trợ phân tích chức năng điều hòa, chẳng hạn xác định một trình tự DNA cụ thể có vai trò kích hoạt hay ức chế biểu hiện gene trong loại tế bào nào.

Công cụ này đã được áp dụng trong một số nghiên cứu thực tế. Một nhóm tại Broad Institute sử dụng AVI để thu hẹp danh sách biến thể ứng viên trong một ca bệnh hiếm chưa rõ nguyên nhân, từ đó phát hiện biến thể ở gene DNM1 có liên hệ chặt chẽ với bệnh não động kinh. AlphaGenome dự đoán biến thể này tạo ra vị trí nối RNA bất thường, dẫn đến một protein dài hơn bình thường; kết quả thực nghiệm sau đó đã xác nhận dự báo này.

Trong một nghiên cứu khác, Gareth Hawkes, nhà nghiên cứu thuộc Hội đồng Nghiên cứu Y học tại Đại học Exeter (Anh), đã áp dụng AlphaGenome Atlas cho dữ liệu giải trình tự toàn bộ bộ gen của hơn 54.000 người tham gia UK Biobank. Khi nhóm các biến thể hiếm theo tác động phân tử được dự đoán, nghiên cứu ghi nhận thêm 22% mối liên hệ giữa vùng không mã hóa và các tính trạng so với trước đó. Nhóm này cũng phân tích mối quan hệ giữa hàng trăm triệu biến thể không mã hóa với chỉ số khối cơ thể (BMI), sau đó thu hẹp xuống nhóm 1% biến thể được AlphaGenome dự đoán có tác động mạnh nhất và xác định được 19 vùng di truyền.

AlphaGenome, nền tảng đứng sau AlphaGenome Atlas, là mô hình AI được Google DeepMind công bố từ năm ngoái để dự đoán tác động của biến thể DNA lên các quá trình sinh học. Žiga Avsec, người phụ trách mảng hệ gen tại DeepMind, cho biết mô hình nền đã được công bố trước đó, nhưng việc xây dựng thành cơ sở dữ liệu ở quy mô toàn bộ bộ gen đòi hỏi thời gian lớn để tiền tính toán và phân tích hàng tỷ biến thể.

Bộ dữ liệu của AlphaGenome Atlas có quy mô khoảng 1 petabyte, lớn hơn 30 lần so với cơ sở dữ liệu AlphaFold. Các nhà nghiên cứu có thể tra cứu biến thể trực tiếp trên cổng web mà không cần lập trình, hoặc khai thác thông qua AlphaGenome API cho các phân tích quy mô lớn và tính năng AlphaGenome trong nền tảng phát triển tác nhân Antigravity của Google.

Google DeepMind cho biết từ ngày 9/9, AlphaGenome Atlas sẽ được cung cấp trên website cho mục đích nghiên cứu phi thương mại. Tính năng sử dụng thương mại sẽ được mở sau thông qua Google Cloud. Tuy nhiên, công ty nhấn mạnh dữ liệu trên AlphaGenome Atlas là kết quả nghiên cứu dựa trên dự đoán của AI, chưa được thẩm định hoặc phê duyệt cho sử dụng lâm sàng, vì vậy không thể thay thế đánh giá y khoa trong chẩn đoán hay điều trị.