La inteligencia artificial de Google DeepMind ha dado un paso adelante con el lanzamiento de AlphaGenome Atlas, una herramienta gratuita que contiene predicciones sobre 9 mil millones de variantes de una sola letra en el ADN humano.
El objetivo principal de este recurso es acelerar la investigación sobre el impacto de las mutaciones en la biología molecular, proporcionando datos clave para el estudio de enfermedades raras, rasgos complejos y potenciales blancos terapéuticos.
Con esta plataforma, los investigadores pueden determinar cuáles alteraciones genéticas poseen mayor probabilidad de generar consecuencias biológicas significativas.
En vez de examinar cada mutación de manera experimental, el sistema entrega predicciones acerca de los efectos que estas podrían tener sobre diversas funciones del genoma.
De acuerdo con la compañía, el atlas ya se encuentra accesible para la comunidad académica a través de un portal web sin costo. Asimismo, puede ser empleado mediante la API de AlphaGenome y como parte de Google Antigravity. La firma adelantó que próximamente se habilitará el acceso comercial en Google Cloud.
Funcionalidades y alcance del AlphaGenome Atlas
El Atlas se sustenta en un volumen de datos de 1 petabyte, lo que representa más de 30 veces el tamaño de la base de datos de AlphaFold. En 2022, AlphaFold logró expandir el conocimiento de estructuras proteicas de aproximadamente 190 mil estructuras experimentales a más de 200 millones de predicciones.
Uno de los grandes desafíos de la genética actual es la imposibilidad práctica de probar experimentalmente cada una de las 9 mil millones de mutaciones posibles de una sola letra en el genoma humano. Previamente, AlphaGenome permitía examinar cambios genéticos puntuales; ahora, el atlas brinda una perspectiva global del genoma.
Entre sus componentes destaca la puntuación AVI (AlphaGenome Variant Impact). Este indicador integra las predicciones de AlphaGenome con las de AlphaMissense, otro modelo orientado a variantes que modifican proteínas. Su propósito es clasificar las mutaciones de acuerdo con su probabilidad de provocar efectos biológicos relevantes.
AVI examina tanto las regiones codificantes —que constituyen el 2% del genoma y generan proteínas— como las regiones no codificantes, que ocupan el 98% restante. Estas últimas son clave en la regulación de la actividad génica y albergan la mayoría de las variantes vinculadas a características hereditarias.
Adicionalmente, el sistema no solo asigna una puntuación, sino que especifica qué procesos moleculares podrían ser alterados por cada variante: empalme de ARN, expresión génica, accesibilidad de la cromatina y conservación evolutiva. También vincula cada mutación con la secuencia funcional de ADN que modifica y con motivos de novo, secuencias cortas repetidas que facilitan la inferencia de mecanismos regulatorios más precisos.
Acceso al AlphaGenome Atlas
El sitio web de AlphaGenome Atlas ofrece acceso gratuito para fines académicos. Además, los interesados pueden utilizarlo a través de la API de AlphaGenome y de Google Antigravity. El modelo base ya se encontraba disponible en GitHub y vía API para investigación, y la compañía señaló que también es posible emplearlo con fines comerciales en la nube mediante Model Garden.
Un ejemplo concreto mencionado por la firma es el del consorcio GREGoR. Científicos aplicaron AVI para seleccionar, entre miles de variantes candidatas, aquellas con mayor potencial de explicar enfermedades raras aún no resueltas. Laura Covill y Anne O’Donnell-Luria, del Broad Institute, hallaron una variante en el gen DNM1, vinculado a encefalopatía epiléptica. De acuerdo con la compañía, AlphaGenome pronosticó que dicha alteración generaba un sitio de empalme erróneo en las instrucciones genéticas celulares, lo que ocasionaba una extensión anormal de la proteína. Pruebas experimentales posteriores confirmaron la predicción y detectaron variantes cercanas con efectos análogos.
En otro estudio, Gareth Hawkes, investigador del Medical Research Council en la University of Exeter, empleó el atlas sobre datos genómicos completos de más de 54.000 participantes del UK Biobank. Al clasificar variantes raras según sus efectos moleculares pronosticados, logró identificar un 22% más de asociaciones genéticas no codificantes en comparación con los métodos estadísticos convencionales.
Google DeepMind destacó que AlphaGenome Atlas no ha sido validado ni autorizado para aplicaciones clínicas. La información proporcionada no sustituye la consulta, el diagnóstico ni el tratamiento médico profesional.
Fuente: Infobae