A Google DeepMind, comandada por Demis Hassabis, lançou o AlphaGenome Atlas, um mapa preditivo do efeito molecular de cerca de 9 bilhões de mutações de uma letra no DNA humano. A cobertura saiu nesta quarta-feira (9) na India Today, na Analytics India Magazine e no The Decoder, a partir do anúncio do laboratório. Hassabis, Nobel de Química de 2024 pelo AlphaFold, agora tenta o mesmo salto do dobramento de proteínas para o genoma inteiro.
O genoma humano tem cerca de 3 bilhões de pares de letras. Cada pessoa carrega milhões de desvios em relação à sequência de referência, em geral a troca de uma única letra. A maior parte é inofensiva. Algumas causam doença. Testar cada uma das 9 bilhões de trocas possíveis no laboratório é inviável. O Atlas pré-calcula, para cada variante, o impacto estimado em processos moleculares de centenas de tipos de células e tecidos humanos e de camundongo.
O conjunto tem 1 petabyte, mais de 30 vezes o tamanho do banco do AlphaFold. Para não deixar o pesquisador perdido em milhares de números por mutação, a DeepMind criou o escore AVI, AlphaGenome Variant Impact. Ele resume o efeito numa nota única, misturando as previsões do AlphaGenome com o AlphaMissense, modelo da casa para variantes que alteram proteína. O escore vale tanto para os 2% do genoma que codificam proteínas quanto para os 98% não codificantes, onde ficam a maior parte das variantes ligadas a traços e doenças.
Um caso concreto veio do consórcio GREGoR, que investiga doenças raras sem diagnóstico. Numa criança com epilepsia grave, o AVI colocou no topo uma variante no gene DNM1, antes classificada como duvidosa. As previsões mostraram que a mutação cria um sítio de splicing errado e alonga a proteína em 13 aminoácidos, mas só numa versão do gene lida no cérebro. Por isso exames em sangue não tinham visto nada. O laboratório confirmou a previsão.
Gareth Hawkes, da Universidade de Exeter, aplicou o Atlas a mais de 54 mil participantes do UK Biobank e achou 22% mais associações entre variantes não codificantes e níveis de proteína no sangue do que os filtros convencionais. A DeepMind descreve a ferramenta como pesquisa, não diagnóstico. O acesso acadêmico é gratuito no portal. Uso comercial deve sair depois no Google Cloud.
