人工智能检测出自闭症背后的一种新突变

导致疾病的DNA中的许多突变并不在实际的基因中，而是在曾经被认为是“垃圾”的99%的基因组中。虽然科学家们最近明白了这些巨大的DNA片段确实起着关键作用，但到目前为止，还无法大规模破译这些影响。

普林斯顿大学领导的团队利用人工智能解释了这种突变对自闭症患者的功能影响。研究人员认为，这种强大的方法通常适用于发现任何疾病的遗传贡献。

研究人员在5月27日的《自然遗传学》杂志上发表了一篇文章，分析了1790个家庭的基因组。一名儿童患有自闭症谱系障碍，但其他成员没有。这种方法对120，000个突变进行分类，以找到那些影响自闭症患者基因行为的突变。虽然结果没有揭示自闭症病例的确切原因，但他们揭示了研究人员研究的数千个可能的因素。

许多先前的研究都集中在识别基因本身的突变上。基因本质上是制造许多蛋白质的指令，这些蛋白质构成并控制身体。基因突变导致蛋白质突变，功能被破坏。然而，其他类型的突变会破坏基因的调节。这些区域的突变不会影响基因的产生，只是影响产生的时间和数量。

研究人员表示，到目前为止，还无法在整个基因组中搜索调控基因的DNA片段，并预测调控DNA的这种突变可能如何导致复杂的疾病。这项研究首次证明，调节DNA突变会导致复杂的疾病。

“这种方法为任何疾病的分析提供了一个框架，”计算机科学和基因组学教授、该研究的高级作者Olga Troyanskaya说。这种方法可能对神经系统疾病、癌症、心脏病和许多其他遗传原因无法确定的疾病特别有帮助。

“这改变了我们思考这些疾病可能原因的方式，”Troyanskaya说，他也是纽约西蒙斯基金会铁研究所基因组学副主任，并领导一个财团。

该团队还包括洛克菲勒大学神经科学家罗伯特达内尔领导的团队。这篇论文的第一作者是Jian Zhou和Christopher Park，他们在普林斯顿大学获得了博士学位。现在，他们是刘易斯-西格勒综合基因组研究所的访问合作伙伴和熨斗研究所的研究人员，以及普林斯顿刘易斯-西格勒研究所的钱德拉希斯菲尔德。用于整合基因组学。

以前大多数关于疾病遗传基础的研究都集中在20，000个已知基因和调控这些基因的DNA的周围部分。然而，即使是大量的遗传信息也只占人类基因组32亿个化学对的1%多一点。其他99%传统上被认为是“黑暗”或“垃圾”，尽管最近的研究已经开始破坏这一想法。

在他们的新发现中，研究小组提供了一种理解大量基因组数据的方法。该系统使用名为深度学习的人工智能技术，其中算法执行连续的分析层，以理解否则无法区分的模式。在这种情况下，该算法自学如何识别DNA的生物相关部分，并预测这些片段是否在已知影响基因调控的2000多种蛋白质相互作用中发挥作用。该系统还预测破坏单对DNA单位是否会对这些蛋白质相互作用产生实质性影响。

Troyanskaya表示，该算法“沿着基因组滑动”，分析周围1000个化学对中的每一个，直到扫描到所有的突变。因此，该系统可以预测整个基因组中每个化学单元突变的影响。最后，它揭示了可能干扰调控的基因和突变DNA序列的优先列表。

在实现这种计算之前，收集这种信息的传统方法是对每一个序列和序列中每一个可能的突变进行艰苦的实验室实验。这些可能的功能和突变的数量太大，无法考虑——实验方法需要测试2000多种类型的蛋白质相互作用的每个突变，并在组织和细胞类型中重复重复这些实验，总计数亿次实验。其他研究小组试图通过将机器学习应用于DNA的目标部分来加速这一发现，但未能实现查看每个DNA单元和每个可能的突变及其对整个基因组中2000多个调控相互作用的影响的能力。

帕克说：“我们的论文真正让你做的是把所有这些可能性进行排序。”"区分优先级本身是非常有用的，因为现在你也可以继续用最高优先级进行实验."

最后，该系统校准已知的致病突变，并开发“疾病影响评分”，以评估给定突变如何影响疾病的可能性。

以自闭症为例，研究人员分析了1790个患有“简单”自闭症谱系障碍的家庭的基因组，这意味着这种疾病在一个孩子身上很明显，但在其他家庭成员身上不明显。(这些数据来自2000多个自闭症家庭的Simons Simplex集合。在这个样本中，不到30%的自闭症谱系障碍患者之前已经确定了遗传原因。研究人员表示，新发现的突变可能会显著增加这一比例。

预测每个突变的功能影响的能力是这项新研究的关键创新。以前的研究发现，与未受影响的人相比，检测自闭症患者中调节突变数量的任何差异都是一项挑战。然而，新方法研究了预测高功能效应的突变，发现受影响人群中此类突变的数量显著增加。

当研究人员随后观察哪些基因受到这些突变的影响时，他们发现这些基因与大脑功能密切相关。这些

“现在我们打开这个领域，了解可能与自闭症有关的所有因素，”Theesfeld说。

这些信息对于家庭及其医生来说也很重要，可以更好地诊断这种疾病，并避免过分笼统地假设一个人的孤独症如何与其他人分类。“他们说，当你遇到一个患有自闭症的人时，你遇到了一个患有自闭症的人，因为没有相同的病例，”Theesfeld说。“基因上，它似乎是一样的。”

通过这种新方法，该团队正在分析各种形式的癌症，心脏病和其他疾病的遗传原因。

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