Искусственная нейросеть способна обнаруживать мозаичные мутации

Учёные Медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан-Диего (University of California San Diego (UCSD) School of Medicine) и Института педиатрической геномной медицины Рэди (Rady Children’s Institute for Genomic Medicine) создали искусственную нейросеть, которая способна детектировать патогенные мозаичные мутации. Это важный шаг к разработке новых методов лечения множества заболеваний. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Biotechnology.

Мозаичные мутации встречаются только в небольшом проценте клеток организма, поэтому их трудно обнаружить с помощью секвенирования генома с применением стандартных вычислительных подходов. Для решения этой проблемы исследователи разработали высокопроизводительный инструмент DeepMosaic с возможностью глубокого самообучения: он позволяет анализировать огромные массивы генетических данных для обнаружения минимального процента мутировавших клеток.

DeepMosaic был обучен на 180 000 смоделированных мозаичных мутациях, протестирован на 619 740 экспериментальных вариантах и проверен на 530 подтверждённых мозаичных мутациях из 16 геномов и 181 экзома. Этот инструмент функционирует по аналогии с человеческим зрением, но он гораздо точнее и с большим вниманием относится к деталям. Улучшенная вычислительная методика позволяет детектировать мозаичные мутации в неопухолевых клетках, что ранее было практически невозможно.

«Благодаря DeepMosaic мы значительно продвинулись в изучении этиопатогенеза фокальной эпилепсии, которой страдают около 4% людей во всём мире. Для четверти пациентов с фокальными формами медикаментозная терапия не эффективна, в таких случаях, чтобы остановить судорожные припадки, требуется хирургическое удаление патологического очага в головном мозге. Для многих больных до сих пор не удавалось установить причину их состояния. Мы проанализировали геномы таких пациентов с применением нового инструмента и поняли, что этот тип эпилепсии могут вызывать мозаичные патогенные мутации. А это означает, что людям, страдающим эпилепсией, необходимо более чувствительное исследование, чем стандартное секвенирование генома. Наше открытие поможет в разработке новых методов лечения заболеваний головного мозга», – говорит ведущий автор исследования Джозеф Глисон (Joseph Gleeson), MD, профессор неврологии Медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан-Диего, научный директор в области неврологии Института педиатрической геномной медицины Рэди.

Для глубокого обучения DeepMosaic использовалось множество патогенных и нормальных последовательностей ДНК: благодаря технологиям самообучения искусственная нейросеть могла находить различия между ними. Разработка инструмента включала в себя интерактивный процесс постоянного переобучения по усложняющимся и расширяющимся массивам данных, а также выбора между различными моделями. В конечном итоге система смогла идентифицировать мозаичные мутации намного лучше, чем предыдущие алгоритмы или человек. Тестирование проходило на больших независимых наборах данных, которые не использовались при обучении, искусственная нейросеть и здесь превзошла все существующие методы анализа и обнаружения.

При изучении данных секвенирования генома неонкологических клеток DeepMosaic продемонстрировал чувствительность равную 0,78, специфичность – 0,83, а положительная прогностическая ценность метода составила 0,96, также, важно отметить, что удвоился показатель валидации по сравнению с предыдущими методами: 0,43 против 0,18.

«DeepMosaic превзошёл традиционные методики в обнаружении мозаичных мутаций в геноме или экзоме. Система работы этого инструмента очень похожа на экспертный анализ специалистов», – сказал соавтор исследования Синь Сю (Xin Xu), научный сотрудник Медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан-Диего.

DeepMosaic также является точным классификатором мозаичных вариантов в нераковых клетках, который может быть реализован в качестве альтернативы существующим методам или дополнения к ним.

Чтобы ускорить внедрение инструмента и стимулировать дальнейшие исследования, создатели DeepMosaic сделали доступ к нему бесплатным. Более того, в распоряжении учёных находится платформа с исходным кодом, благодаря которому специалисты смогут обучать вновь созданные нейросети для целенаправленного обнаружения мутаций.