剪切是和很多的人类基因有关。2016年的时候在Nature Review Genetics上的一篇综述,这篇文章列举了一组导致人类疾病的剪切变异。实现在大家公认,所有人类致病基因突变概率在15%到60%,此估算范围比较大,其实50%-60%的概率基因突变和影响剪切有关。
那么,当知道哪些病人身上有基因组突变影响剪切,这对于病人诊断和病人治疗都会带来非常重要的帮助。现在的手段,例如遗传病检测,更关注的是此突变如何影响最后编码蛋白,而对于RNA功能的影响不是很关注。
通过深度学习方法可以进行很好的预测,我们把DARTS深度神经网络进行了改进,新的模型称为iDARTS,字母i代表了个性化的DARTS分析。
iDARTS模型可以拿基因组里任何一个突变进行预测突变有没有能够改变剪切的水平。把模型用在数据库ClinVar上,医生就可以通过对遗传病人的分析,用专业知识得到的一组突变的数据库。
如果把iDARTS放在上图模型中,在各个基因组的区域,例如在外显子上面或者在内含子里面,都可以分辨致病基因突变和非致病基因突变。
最后再给大家看一个例子,有一个剪切影响的疾病称为脊髓性肌肉萎缩症,这是非常糟糕的先天性疾病,正常患疾病的婴儿基本上存活时间不会超过两年。
此疾病的治疗靶点是一个基因名为SM2,一般的病人此基因的第7个外显子是被去掉的,会得到一个无功能的蛋白。我们需要进行的治疗方法是把此外显子保留到最后的RNA产物里面,从而得到一个有功能的蛋白。
在2016年的FDA批准了反译核苷酸的方式,能够作用在此RNA上,把第7个外显子包含进去,最后得到一个有功能的蛋白。这在当时一个非常激动人心的医学进展。虽然这个例子不是通过人工智能和大数据来完成的,是通过科学家在20年内非常艰苦的分子生物学的研究,搞清了机理,再开发了药物。但现在回头看,随着生物学技术、基因组技术、大数据和人工智能的发展,我们能够有非常高效的办法寻找到这样的治疗靶点,然后为这样的治疗靶点开发新的治疗手段。
丛乐:机器学习x基因技术:如何引入计算⼿段帮我们解决基因⽣物技术问题?
人物介绍:丛乐博士生于北京,先后就读清华大学电子系和生物系,在哈佛大学医学院获得博士学位,师从张锋和George Church教授。在张锋实验室实现了基于CRISPR的基因编辑技术,是超过20项该