Google DeepMind公司的研究人員利用人工智慧預測人類基因中的突變是否可能有害，這是人工智慧技術幫助加速診斷由基因變異引起的疾病的首批實例之一。

這個名為AlphaMissense 的人工智慧工具評估了所有7100 萬個”錯義”突變，在這些突變中，人類遺傳密碼中的一個字母發生了變化。其中，32%被歸類為可能致病，57%為良性，其餘則不確定。研究結果於本週二發表在《科學》雜誌。

Meta 公司執行長馬克-祖克柏（Mark Zuckerberg）週二宣布，他與妻子普莉希拉-陳（Priscilla Chan）共同創立的慈善組織”陳-祖克柏倡議”（Chan Zuckerberg Initiative）將建立”最大的計算系統之一，專門用於非營利生命科學”，這說明了人工智慧在生命科學領域的資源投入。它將專注於利用人工智慧來模擬活細胞中發生的事情。

人類專家迄今只發現了0.1%的錯義變異的臨床影響，這些變異改變了人體主要工作分子–蛋白質的結構。DeepMind 倫敦總部的計畫研究員Žiga Avsec 說：「發現致病變異的實驗既昂貴又費力。每種蛋白質都是獨一無二的，每個實驗都必須單獨設計，這可能需要幾個月的時間。透過使用人工智慧預測，研究人員可以一次預覽數千種蛋白質的結果，這有助於確定資源的優先順序，並加快更複雜的研究。”

“我們應該強調的是，這些預測從未真正打算單獨用於臨床診斷，”同為該計畫的研究人員程俊說。”它們應該始終與其他證據一起使用。不過，我們確實認為，我們的預測將有助於提高罕見疾病的診斷率，也有可能幫助我們找到新的致病基因。”

AlphaMissense 預測顯示了兩種蛋白質結構的突變（請參閱另一張圖片）。紅色為有害，藍色為良性，灰色為不確定

英國政府的英格蘭基因組研究所（Genomics England）根據其自身對導致罕見疾病的基因變異的大量記錄對該工具的預測進行了測試，結果令人印象深刻，副首席醫療官埃倫-托馬斯（Ellen Thomas ）說。

托馬斯說：”我們沒有參與該工具的開發，也沒有提供數據對其進行訓練，因此我們可以進行獨立評估。它與我們已經在使用的工具完全不同。我認為這是一個巨大的進步，我們很高興能參與到考慮使用該工具的最後階段。”她希望AlphaMissense 能被用於醫療保健領域，成為”臨床科學家的副駕駛，標記出他們應該關注的變體，以便他們能更有效率地完成工作” 。

DeepMind 以其預測蛋白質結構的AlphaFold 工具為基礎，開發了AlphaMissense。該人工智慧工具還從大量生物證據中了解到人類和其他靈長類動物基因突變的特徵，這些特徵使得基因變異具有致病性或良性。

該公司成立於2010 年，是一家專業的人工智慧開發商，2014 年被Google收購，它已將該工具”免費提供給科學界”。它的預測結果將被納入劍橋歐洲生物資訊研究所（European Bioinformatics Institute）運作的、被廣泛使用的Ensembl變異效應預測器（Ensembl Variant Effect Predictor）。

Avsec說，AlphaMissense也有限制。最重要的是，它對致病性的預測”只是一般意義上的，並不能告訴我們變異體的生物物理性質”。他補充說，隨著該工具的進一步開發，這些見解可能會更加清晰地顯現出來。

劍橋韋爾科姆-桑格研究所細胞遺傳學負責人莎拉-泰克曼（Sarah Teichmann）並未參與這項研究，她說，雖然個別錯義突變是疾病的重要原因，但DNA中其他具有臨床意義的變化超出了該工具的範圍。

她說：”我們不應該誇大其詞，說這將解決一切問題。但擁有如此強大的解釋性人工智能來整合如此多的基因組數據，確實是一種進步。”