Pesquisadores do Google DeepMind estão usando inteligência artificial para prever se mutações em genes humanos são susceptíveis de serem prejudiciais, num dos primeiros exemplos de tecnologia de inteligência artificial que ajuda a acelerar o diagnóstico de doenças causadas por variantes genéticas.
A ferramenta de inteligência artificial, chamada AlphaMissense, avaliou todas as 71 milhões de mutações “missense”, nas quais uma única letra do código genético humano é alterada. Destes, 32% foram classificados como possivelmente patogênicos, 57% eram benignos e o restante era indeterminado. As descobertas foram publicadas terça-feira na revista Science.
O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, anunciou na terça-feira que a Iniciativa Chan Zuckerberg, a organização filantrópica que ele cofundou com sua esposa Priscilla Chan, construirá "um dos maiores sistemas de computação dedicados às ciências da vida sem fins lucrativos", ilustrando o investimento de recursos em inteligência artificial no campo das ciências da vida. O foco será o uso de inteligência artificial para simular o que acontece nas células vivas.
Até agora, os especialistas humanos descobriram apenas 0,1% do impacto clínico das variantes missense que alteram a estrutura das proteínas, as principais moléculas funcionais do corpo. “Experimentos para descobrir variantes causadoras de doenças são caros e trabalhosos”, disse Žiga Avsec, pesquisador do projeto na sede da DeepMind em Londres. “Cada proteína é única e cada experimento deve ser projetado individualmente, o que pode levar meses. Ao usar previsões de IA, os pesquisadores podem visualizar os resultados de milhares de proteínas de uma só vez, o que ajuda a priorizar recursos e acelerar estudos mais complexos”.
“Devemos enfatizar que estas previsões nunca foram destinadas a serem utilizadas apenas para diagnóstico clínico”, disse Cheng Jun, também investigador do projeto. "Devem ser sempre utilizadas em conjunto com outras evidências. No entanto, pensamos que as nossas previsões ajudarão a melhorar o diagnóstico de doenças raras e também poderão ajudar-nos a encontrar novos genes causadores de doenças."
As previsões do AlphaMissense mostram mutações em duas estruturas proteicas (veja outra imagem). O vermelho é prejudicial, o azul é benigno, o cinza é incerto
A Genomics England, do governo britânico, testou as previsões da ferramenta em comparação com o seu próprio extenso registo de variantes genéticas que causam doenças raras, e os resultados foram impressionantes, disse a vice-chefe médica Ellen Thomas.
“Não estivemos envolvidos no desenvolvimento da ferramenta e não fornecemos os dados para treiná-la, para que pudéssemos avaliá-la de forma independente”, disse Thomas. "É completamente diferente das ferramentas que já usamos. Acho que é um grande passo em frente e estamos entusiasmados por estarmos envolvidos nas fases finais de considerar a utilização desta ferramenta." Ela espera que o AlphaMissense seja usado na área da saúde para ser “um copiloto para cientistas clínicos, sinalizando as variantes com as quais eles deveriam se preocupar, para que possam fazer seu trabalho com mais eficiência”.
A DeepMind desenvolveu o AlphaMissense com base em sua ferramenta AlphaFold para prever estruturas de proteínas. A ferramenta de IA também aprendeu com uma riqueza de evidências biológicas sobre as assinaturas de mutações genéticas em humanos e outros primatas que tornam as variantes genéticas patogênicas ou benignas.
A empresa, fundada em 2010 como desenvolvedora profissional de inteligência artificial e adquirida pelo Google em 2014, tornou a ferramenta “gratuita para a comunidade científica”. Suas previsões serão incorporadas ao amplamente utilizado EnsemblVariantEffectPredictor, administrado pelo Instituto Europeu de Bioinformática em Cambridge.
AlphaMissense também tem limitações, disse Avsec. Mais importante ainda, as suas previsões de patogenicidade “são apenas gerais e não nos dizem nada sobre as propriedades biofísicas da variante”. Ele acrescentou que esses insights podem surgir mais claramente à medida que a ferramenta for desenvolvida.
Sarah Teichmann, chefe de citogenética do Wellcome Sanger Institute em Cambridge, que não esteve envolvida no estudo, disse que embora as mutações missense individuais sejam causas importantes de doenças, outras alterações clinicamente significativas no ADN estão fora do âmbito da ferramenta.
“Não devemos exagerar e dizer que isso vai resolver tudo”, disse ela. “Mas ter uma IA interpretativa tão poderosa para integrar tantos dados genômicos é realmente uma melhoria”.