Alpha в статьях [3/3]: Как исследователи используют AlphaMissense для поиска патогенных миссенс-мутаций в опух…

Alpha в статьях [3/3]: Как исследователи используют AlphaMissense для поиска патогенных миссенс-мутаций в опухоля Недавно у нас прошел онлайн-воркшоп 2026 «Альфа, альфа, альфа»! Сами встречи уже позади, а участники делают факультативные задания от преподавателей для закрепления навыков. Но мы продолжаем освещать тематику искусственного интеллекта в биоинформатике. Сегодня делимся свежим исследованием *, в котором применили модель AlphaMissense для оценки миссенс-вариантов неопределенной значимости – вариантов, которые приводят к изменению аминокислотной последоватльности белка, и клиническое значение которых не определено (VUS, variants of uncertain significance). Авторы проанализировали данные секвенирования опухолей 56 965 пациентов из таргетированной панели MSK-IMPACT от Memorial Sloan Kettering Cancer Center. В фокусе были шесть ключевых генов DDR: BRCA1, BRCA2, PALB2, RAD51C, ATM и POLE . Модель применили для поиска миссенс-вариантов, потенциально нарушающих функцию белка, а затем проверяли эти предсказания по независимым биологическим и клиническим маркерам. В частности, для BRCA1/2, PALB2 и RAD51C оценивали наличие мутационных сигнатур, характерных для дефицита гомологичной рекомбинации. Ключевые результаты: • Из 6 743 уникальных миссенс-вариантов авторы с помощью AlphaMissense классифицировали 1 182 (17,5%) как потенциально патогенные, хотя ранее они не имели такой категории. • Для BRCA1/2, PALB2 и RAD51C предсказанные патогенные варианты действительно чаще обнаруживались в опухолях с высокими показателями дефицита гомологичной рекомбинации. • Для ATM авторы нашли соответствие с другими биологическими маркерами нарушения функции гена. • Для POLE результаты оказались менее однозначными. Это связано с особенностями его миссенс-мутаций: патогенные варианты в экзонуклеазном домене POLE чаще приводят к доминантно-негативному эффекту или накоплению чаще, чем к потере функции белка. Авторы статьи показали высокую эффективность AlphaMissense как инструмента для приоритизации ранее не охарактеризованных вариантов перед последующей функциональной и клинической валидацией. * Yazaki S, Pei X, Powell S, Khan A, Setton J, Riaz N. AlphaMissense for Identifying Pathogenic Missense Mutations in DNA Damage Repair Genes in Cancer. JCO Precis Oncol. 2025 Jun;9:e2400908. doi: 10.1200/PO-24-00908. Epub 2025 Jun 26. PMID: 40570257; PMCID: PMC12203982. Про AlphaFold вы можете почитать в этом посте , а про AlphaGenome – здесь . Кстати, именно работу с AlphaFold мы будем разбирать на нашей новой программе «Биоинформатика для биологов. Ступень III» ! Теме ИИ-моделей там посвящен отдельный блок с участием Никиты Ваулина. bioinf.me/education/bioinf_iii_step | Прием заявок до 6 сентября, 23:59 МСК • Подробнее о программе: bioinf.me/education/bioinf_iii_step • По всем вопросам: admissions@bioinf.me Ждём ваших заявок! ❤️ ✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram #bioinf_online #bioinf_education @bioinformatics_institute