Google DeepMindがAI「AlphaMissense」を発表、どの遺伝子変異が有害かを予測して遺伝性疾患の原因を特定するのに役立つ可能性

最強囲碁AIのAlphaGoやタンパク質の構造計算AIであるAlphaFoldを開発したGoogle DeepMindが、遺伝子変異の有害性を予測するAI「AlphaMissense」を発表しました。

Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense | Science
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

A catalogue of genetic mutations to help pinpoint the cause of diseases
https://www.deepmind.com/blog/alphamissense-catalogue-of-genetic-mutations-to-help-pinpoint-the-cause-of-diseases

AlphaFold tool pinpoints protein mutations that cause disease
https://www.nature.com/articles/d41586-023-02943-5

タンパク質の設計図である遺伝子はDNAの塩基配列によって記述されており、この記述に変異が生じるとアミノ酸配列にも変異が生まれてしまうため、発現するタンパク質の機能にも異常が生まれ、病気の原因となってしまいます。例えば、「鎌状赤血球症」は赤血球の形状が鎌状になってしまい、酸素を運搬する能力が低下して貧血を頻発する病気で、遺伝子の突然変異によって赤血球内のタンパク質であるヘモグロビンの構造に異常が生じてしまうことから起こります。

by Dr Graham Beards

鎌状赤血球症のように、DNAの塩基配列が変化あるいは置換することで、アミノ酸配列が変化して異常なタンパク質が作られてしまう突然変異を「ミスセンス変異」と呼びます。人間のゲノムにおいて発生し得るミスセンス変異は約7100万種類に及びます。その大部分は健康に影響を与えませんが、ごく一部は鎌状赤血球症のような遺伝性疾患の要因となります。

Google DeepMindのAlphaMissenseは、ミスセンス変異を分析して病気の原因になる可能性を予測するAIツールです。AlphaMissenseはタンパク質構造計算AIであるAlphaFoldに基づいて設計されており、単語の代わりに何百万ものタンパク質配列でトレーニングされた「タンパク質言語モデル」と呼ばれるニューラルネットワークが組み込まれているそうです。

Google DeepMindによると、AlphaMissenseは7100万種類のミスセンス変異の89％を分類可能だとのこと。これに対して、人間の専門家によって悪性か良性かが確認されたミスセンス変異は全体のわずか0.1％だとのこと。

一方でエモリー大学の生物情報学者であるヤナ・ブロンバーグ氏は科学誌のNatureに対して、「AlphaMissenseを実用化する前に、優れたパフォーマンス指標を使って厳密に評価される必要があります。専門機関による評価もなしに、AIによる予測が本物であるかのように扱われるというのは私にとって最悪の悪夢のように思えます」と述べており、AlphaMissenseのようなAIツールを慎重に扱うべきだとしています。

なお、AlphaMissenseによる予測結果は以下で公開されています。

Predictions for AlphaMissense | Zenodo
https://zenodo.org/record/8208688