Геном человека оказался сложнее, чем предполагают модели ИИ
В статье Wired объясняется, что регуляция генов в клетках человека очень сложна и трёхмерна. Поэтому модели искусственного интеллекта для анализа генома пока не могут полностью её расшифровать.
Спустя более двух десятилетий после завершения международного проекта «Геном человека» биологи всё ещё не понимают, как регулируется ДНК человека. Об этом пишет журнал Wired со ссылкой на материал Quanta Magazine. Исследователи надеются на помощь искусственного интеллекта, но сложность генома это затрудняет.
Не только гены
Проект «Геном человека», проходивший с 1990 по 2003 год, установил порядок примерно 3 миллиардов химических звеньев ДНК. Выяснилось, что лишь около 2 процентов генома составляют гены, то есть последовательности, кодирующие информацию. У человека их около 20 000.
Более трудный вопрос в том, как гены включаются и выключаются. Благодаря этому из одного и того же материала возникают разные типы клеток, например мышечные, мозговые или кожные. Карен Адельман, изучающая регуляцию генов в Гарвардской медицинской школе, считает, что гены, вероятно, не самая интересная часть генома.
Как работает регуляция
Факторы транскрипции — это белки, запускающие считывание гена. У человека они не привязаны к строго определённым участкам ДНК, часто работают парами или группами, а один и тот же фактор в одной клетке может активировать ген, а в другой подавлять. Адельман сравнивает это с логикой «И», когда учитывается множество сигналов сразу.
Факторы транскрипции присоединяются к энхансерам — участкам ДНК, которые дают сигнал к считыванию гена. Энхансеров сотни тысяч, а возможно, миллионы, то есть больше, чем генов. Некоторые находятся в миллионах нуклеотидов от своего гена. Венди Бикмор, специалист по геному из Эдинбургского университета, отмечает, что до сих пор неизвестно, где расположены все энхансеры и что они делают. Петли хроматина, которые образует белок когезин, сближают удалённые энхансеры с их генами.
Регуляцию определяют также трёхмерная структура хроматина и эпигенетические метки, меняющие упаковку ДНК.
Пределы ИИ
Геномные «фундаментальные модели», такие как Evo 2, Genos и AlphaGenome от Google DeepMind, обучаются на больших объёмах данных. Они предсказывают, как различия в последовательности ДНК влияют на признаки организма, включая риск заболеваний. Эти модели не учитывают сложную регуляцию, а ищут корреляции в уже известных случаях. Авторы статьи считают это полезным, но недостаточным для настоящего понимания, и допускают, что геном может не подчиняться такому простому подходу «вход — выход».
