Alpha в статьях [1/3]: Как AlphaGenome находит причины болезни Альцгеймера
Запускаем мини-серию разборов! В ближайшую неделю покажем три реальных исследования, где ученые использовали модели семейства Alpha от Google DeepMind для решения сложных биологических задач.
Выпуск №1: AlphaGenome
Авторы исследования* искали генетические и молекулярные механизмы, стоящие за болезнью Альцгеймера. Они объединили данные GWAS и различных типов QTL, но некодирующие генетические варианты (SNP) всегда сложно интерпретировать функционально – непонятно, как именно точечная мутация влияет на развитие патологии.
Для валидации кандидатов и функциональной интерпретации регуляторных вариантов авторы применили AlphaGenome. Модель использовали как фильтр: она прогнозирует, как генетические изменения влияют на экспрессию, сплайсинг и активность регуляторных элементов, помогая перейти от широкого списка GWAS-сигналов к конкретным точечным механизмам.
Что нашли:
🌕 Анализ с помощью AlphaGenome показал, что один из генетических вариантов SNP rs4233366 оказывает выраженный аллель-специфический эффект: он меняет экспрессию и нарушает нормальный сплайсинг гена FCER1G. AlphaGenome предсказал сразу два эффекта: падение уровня экспрессии и нарушение нормального сплайсинга (сборки итоговой мРНК).
🌕 Раньше FCER1G был лишь одним из генов-кандидатов из GWAS-ассоциаций. AlphaGenome показал аллель-специфичный регуляторный эффект (разницу в работе гена при наличии мутации и без нее), что совпало с данными колокализации и менделевской рандомизации.
🌕 Вместо того чтобы вручную делать мутагенез в клеточных линиях и месяцами валидировать сотни некодирующих вариантов на ПЦР и вестерн-блотах, исследователи провели in silico скрининг. AlphaGenome сразу указал на конкретную точку rs4233366 и ее конкретную мишень, дав ученым готовый молекулярный механизм для проверки.
Разбирать такие механизмы и применять нейросети от Google DeepMind в собственных проектах мы будем на летнем онлайн воркшопе «Альфа, альфа, альфа»! Регистрация открыта до 7 августа.
bioinf.me/education/workshops/alpha_workshop
Воркшоп пройдет онлайн 8 и 15 августа и будет состоять из двух больших блоков:
🌑 8 августа – AlphaGenome (преподаватель Никита Ваулин): предсказание функциональных свойств генома, variant scoring и in silico мутагенез.
🌑 15 августа – AlphaFold & AlphaMissense (преподаватель Александра Мамчур): предсказание структуры белков и комплексов через AlphaFold Server/DB, оценка метрик качества и предсказание патогенности миссенс-вариантов.
Ждем вас среди участников! ❤️
* Enduru N, Zhao Z. PRISM-xQTL: Pleiotropic Relationships Integrated with System-level Multiomic QTL analysis for causal genes and molecular mediators in Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 2026; 22:e71073. https://doi.org/10.1002/alz.71073
✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram
#bioinf_online #bioinf_education
@bioinformatics_institute
Запускаем мини-серию разборов! В ближайшую неделю покажем три реальных исследования, где ученые использовали модели семейства Alpha от Google DeepMind для решения сложных биологических задач.
Выпуск №1: AlphaGenome
Авторы исследования* искали генетические и молекулярные механизмы, стоящие за болезнью Альцгеймера. Они объединили данные GWAS и различных типов QTL, но некодирующие генетические варианты (SNP) всегда сложно интерпретировать функционально – непонятно, как именно точечная мутация влияет на развитие патологии.
Для валидации кандидатов и функциональной интерпретации регуляторных вариантов авторы применили AlphaGenome. Модель использовали как фильтр: она прогнозирует, как генетические изменения влияют на экспрессию, сплайсинг и активность регуляторных элементов, помогая перейти от широкого списка GWAS-сигналов к конкретным точечным механизмам.
Что нашли:
🌕 Анализ с помощью AlphaGenome показал, что один из генетических вариантов SNP rs4233366 оказывает выраженный аллель-специфический эффект: он меняет экспрессию и нарушает нормальный сплайсинг гена FCER1G. AlphaGenome предсказал сразу два эффекта: падение уровня экспрессии и нарушение нормального сплайсинга (сборки итоговой мРНК).
🌕 Раньше FCER1G был лишь одним из генов-кандидатов из GWAS-ассоциаций. AlphaGenome показал аллель-специфичный регуляторный эффект (разницу в работе гена при наличии мутации и без нее), что совпало с данными колокализации и менделевской рандомизации.
🌕 Вместо того чтобы вручную делать мутагенез в клеточных линиях и месяцами валидировать сотни некодирующих вариантов на ПЦР и вестерн-блотах, исследователи провели in silico скрининг. AlphaGenome сразу указал на конкретную точку rs4233366 и ее конкретную мишень, дав ученым готовый молекулярный механизм для проверки.
Разбирать такие механизмы и применять нейросети от Google DeepMind в собственных проектах мы будем на летнем онлайн воркшопе «Альфа, альфа, альфа»! Регистрация открыта до 7 августа.
bioinf.me/education/workshops/alpha_workshop
Воркшоп пройдет онлайн 8 и 15 августа и будет состоять из двух больших блоков:
🌑 8 августа – AlphaGenome (преподаватель Никита Ваулин): предсказание функциональных свойств генома, variant scoring и in silico мутагенез.
🌑 15 августа – AlphaFold & AlphaMissense (преподаватель Александра Мамчур): предсказание структуры белков и комплексов через AlphaFold Server/DB, оценка метрик качества и предсказание патогенности миссенс-вариантов.
Ждем вас среди участников! ❤️
* Enduru N, Zhao Z. PRISM-xQTL: Pleiotropic Relationships Integrated with System-level Multiomic QTL analysis for causal genes and molecular mediators in Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 2026; 22:e71073. https://doi.org/10.1002/alz.71073
✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram
#bioinf_online #bioinf_education
@bioinformatics_institute