文章核心观点 - 开发出名为popEVE的人工智能模型 能精准锁定人类蛋白质中最易导致疾病的突变并对危害程度排序 有望彻底改变遗传疾病诊断方式 [1] 技术原理与创新 - 模型研发基于数十万个不同物种的进化数据及全人类群体遗传变异信息 [1] - 创新性地将进化数据与英国生物库 基因组聚合数据库两大资源库相结合 [2] - 通过分析健康人群中存在的基因变异来校准对人类疾病的预测 [2] - 可解析约2万种人类蛋白质的关键区域与可变异区域 [1] 模型性能优势 - 在分析超过3 1万个患有严重发育障碍儿童家庭遗传数据时 在98%病例中将共同突变标记为最具破坏性变异 [2] - 其表现优于包括深度思维公司AlphaMissense在内的同类先进工具 [2] - 能识别致病突变并对突变给人体造成的危害程度进行排序 克服现有工具大多只能预测是否危险却难以评估危害程度的局限 [1] 应用潜力与发现 - 首次建立起能对全蛋白质组突变进行危害排序的模型 可帮助医生优先关注破坏性最强的变异 [2] - 在探寻新致病基因时 发现123个此前被认为与发育障碍无关的基因 其中104个仅在个别病例中出现 [2] - 尤其适用于缺乏病例参考的罕见突变 传统依赖患者群体数据的方法对此束手无策 [1]