ディープラーニングによる表現変化プロモーター変異の予測
Kishore Jaganathan1, Nicole Ersaro1, Gherman Novakovsky1
1Illumina Artificial Intelligence Laboratory, Illumina, Inc., San Diego, CA, USA.
Science (New York, N.Y.)
|May 29, 2025
まとめ
新しい深層ニューラルネットワーク PromoterAIは 珍しい遺伝疾患を引き起こす 非コーディングプロモーターの変種を特定します これらの変異は遺伝子発現に影響を及ぼし,ネガティブ・セレクションを受け,稀な疾患における遺伝的負荷の6%を説明します.
科学分野:
- 遺伝学
- バイオ情報学
- ゲノミクス
背景:
- エクソムの配列解析は 稀な遺伝疾患のごく一部しか診断できません
- 認識されていない病原性変異は,非コーディングDNA配列に存在することがあります.
研究 の 目的:
- 遺伝子発現を乱す非コーディングプロモーター変種を特定するための深層神経ネットワーク,PromoterAIを開発する.
- これらの変異体が遺伝子発現に与える影響と 希少疾患における役割を評価する.
主な方法:
- プロモーターAIを開発し,発現変化のプロモーター変数を予測する深層ニューラルネットワークを開発した.
- 数千人の個人からRNAとタンパク質発現データを分析した.
- これらの変種に作用する負の選択を調査した.
- レポーターアッセイを用いて機能的影響を検証した.
主要な成果:
- プロモーターAIは,コード化されていないプロモーターの変種を正確に識別します.
- 表現を変化させる結果が予測される変種は,異常な表現レベルを示します.
- これらの変種はヒトの集団で強いネガティブ・セレクションを受けています
- 希少疾患患者の臨床的に重要な遺伝子は,これらの変異のために強化されています.
結論:
- 非コーディングプロモーターの変種は,まれな遺伝疾患に大きく寄与する.
- プロモーターAIは 珍しい遺伝疾患の診断に役立つツールです
- 発起因子の変異は 珍しい病気の遺伝的負荷の 推定6%を占めています
