Predicción de mutaciones promotoras de alteración de la expresión con aprendizaje profundo

Área de la Ciencia:

• La genética
• La bioinformática
• La genómica

Sus antecedentes:

• La secuenciación del exoma diagnostica sólo una minoría de enfermedades genéticas raras.
• Las variantes patógenas no reconocidas pueden existir en secuencias de ADN no codificantes.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una red neuronal profunda, PromoterAI, para identificar variantes de promotores no codificantes que desregulan la expresión génica.
• Evaluar el impacto de estas variantes en la expresión génica y su papel en enfermedades raras.

Principales métodos:

• Desarrolló PromoterAI, una red neuronal profunda para predecir variantes de promotores que alteran la expresión.
• Analizaron datos de expresión de ARN y proteínas de miles de individuos.
• Se investigó la selección negativa que actúa sobre estas variantes.
• Impacto funcional validado mediante ensayos de referencia.

Principales resultados:

• PromoterAI identifica con precisión las variantes de promotores no codificantes.
• Las variantes con consecuencias predictivas de alteración de la expresión muestran niveles de expresión atípicos.
• Estas variantes están bajo una fuerte selección negativa en las poblaciones humanas.
• Los genes clínicamente relevantes en pacientes con enfermedades raras están enriquecidos para estas variantes.

Conclusiones:

• Las variantes de promotores no codificantes contribuyen significativamente a las enfermedades genéticas raras.
• PromoterAI es una herramienta valiosa para el diagnóstico de trastornos genéticos raros.
• La variación del promotor representa aproximadamente el 6% de la carga genética en enfermedades raras.