Két hibásból egy működő: felülmúlt várakozások
A fejlemények minden várakozást felülmúltak, amikor a George Mason Egyetem kutatói mesterséges intelligencia segítségével a gyakorlatban is igazolták Crick elképzelését. A kutatás Aime Dudley, a Pacific Northwest Research Institute genetikusának kezdeményezésére indult, amikor felvette a kapcsolatot Amarda Shehuval, a George Mason Egyetem MI-részlegének vezetőjével. A két intézmény szakembereinek együttműködése új távlatot nyitott a variánskombinációk egészségre gyakorolt hatásainak vizsgálatában.
Gigászi adatmennyiség, megfejtésre várva
Évente minden harmadik amerikai genetikailag öröklődő rendellenességgel szembesül; e rendellenességek 70 százalékában a magzati vagy kisgyermekkori szakaszban jelentkeznek a tünetek. A betegek 35 százaléka ötéves kora előtt meghal. Az elmúlt években ugrásszerűen nőtt a genetikai vizsgálatok száma, de az óriási adatmennyiség feldolgozása és értelmezése lemaradt az adattermelés mögött. Eddig a kutatók főként egy-egy génhibát vizsgáltak, de most kiderült, hogy a variánskombinációk vizsgálata elengedhetetlen.
Két rossz néha csodát tesz: episztázis és variáns-szekvesztráció
A kutatók fókuszában az argininoszukcinát-liáz (ASL) nevű enzim DNS-ét kódoló gén variánskombinációi álltak, amely enzim hiánya ritka és súlyos anyagcserezavart okoz. Meglepő eredmény volt, hogy több ezer olyan génváltozat-párt teszteltek, amelyek külön-külön teljesen működésképtelenné tették az enzimet, együtt mégis helyreállították az enzim aktivitását. Ahogy Shehu fogalmazott: néha a biológiában a nulla meg a nulla százat ad.
Ezt a paradoxont Crick már rég megjósolta, szakszóval variáns-szekvesztrációnak nevezte, de eddig senki sem bizonyította be kísérletileg.
Az MI új csodafegyver lehet
Dudley laboratóriuma a tapasztalatokat továbbadta a George Mason Egyetemnek, ahol Anowarul Kabir PhD-hallgató MI-modellt fejlesztett a kombinációk hatásának előrejelzésére. A modell először elképesztő, 99,6 százalékos pontossággal működött az ASL esetében, majd ugyanezzel a módszerrel 91 százalékos pontosságot ért el az evolúciósan eltérő, de szerkezetben hasonló fumarát-hidratáz (FH) fehérjén is. Izgalmas, hogy a gép megtanulta felismerni a szekvencia- és szerkezeti mintázatokat, és ezt más génekre is képes volt alkalmazni.
Forradalom a klinikai genetikában
Az ilyen áttörések paradigmaváltást hozhatnak a precíziós gyógyászatban. Ha nemcsak önálló génhibákat, hanem a kombinált variánsokat is figyelik, az orvosok sokkal gyorsabban és pontosabban állíthatnak fel diagnózist, és életmentő beavatkozásokhoz juttathatják a ritka betegségekkel küzdő családokat. Konkrétabban, a tanulmány szerint az emberi gének akár 4 százaléka is érintett lehet hasonló jelenségben.
Az MI mostantól segíthet a variánskombinációk tömeges vizsgálatában: eljött az igazi precíziós orvoslás kora.
