Novo programa de computador ‘aprende’ a identificar mutações em mosaico que causam doenças

Mutações genéticas causam centenas de distúrbios não resolvidos e intratáveis. Entre eles, mutações de DNA em uma pequena porcentagem de células, chamadas de mutações em mosaico, são extremamente difíceis de detectar porque existem em uma pequena porcentagem das células.

Os atuais detectores de software de mutação de DNA, enquanto escaneiam as 3 bilhões de bases do genoma humano, não são adequados para discernir mosaicos mutações se escondendo entre sequências normais de DNA. Freqüentemente, os geneticistas médicos devem revisar as sequências de DNA a olho nu para tentar identificar ou confirmar mutações em mosaico – um esforço demorado e repleto de possibilidades de erro.

Escrito na edição de 2 de janeiro de 2023 da Natureza Biotecnologiapesquisadores da Escola de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego e do Instituto Infantil de Medicina Genômica Rady descrevem um método para ensinar um computador a identificar mutações em mosaico usando uma abordagem de inteligência artificial denominada “aprendizado profundo.”

O aprendizado profundo, às vezes chamado de redes neurais artificiais, é uma técnica de aprendizado de máquina que ensina os computadores a fazer o que é natural para os humanos: aprender pelo exemplo, especialmente a partir de grandes quantidades de informações. Em comparação com os modelos estatísticos tradicionais, os modelos de aprendizado profundo usam redes neurais artificiais para processar dados representados visualmente. Os modelos funcionam de maneira semelhante ao processamento visual humano, com muito mais precisão e atenção aos detalhes, levando a grandes avanços nas habilidades computacionais, incluindo a detecção de mutações.

“Um exemplo de um distúrbio não resolvido é epilepsia focal”, disse o autor sênior do estudo Joseph Gleeson, MD, Rady Professor of Neuroscience na UC San Diego School of Medicine e diretor de pesquisa em neurociência no Rady Children’s Institute for Genomic Medicine.

“A epilepsia afeta 4% da população, e cerca de um quarto das convulsões focais não respondem à medicação comum. Esses pacientes geralmente requerem excisão cirúrgica da parte focal em curto-circuito do cérebro para interromper as convulsões. Entre esses pacientes, mutações em mosaico dentro do cérebro pode causar foco epiléptico.

“Tivemos muitos pacientes com epilepsia em que não conseguimos identificar a causa, mas assim que aplicamos nosso método, chamado ‘DeepMosaic’, aos dados genômicos, a mutação se tornou óbvia. Isso nos permitiu melhorar a sensibilidade do sequenciamento de DNA em certas formas de epilepsia, e levou a descobertas que apontam para novas formas de tratar doenças cerebrais”.

Gleeson disse que a detecção precisa de mutações em mosaico é o primeiro passo para pesquisa médica para o desenvolvimento de tratamentos para muitas doenças.

O co-autor e co-autor Xiaoxu Yang, Ph.D., um estudioso de pós-doutorado no laboratório de Gleeson, disse que o DeepMosaic foi treinado em quase 200.000 variantes simuladas e biológicas em todo o genoma até que, “finalmente, ficamos satisfeitos com sua capacidade de detectar variantes de dados que nunca havia encontrado antes.”

Para treinar o computador, os autores alimentaram exemplos de mutações de mosaico confiáveis, bem como muitas sequências normais de DNA e ensinaram o computador a diferenciar. Ao treinar e retreinar repetidamente com conjuntos de dados cada vez mais complexos e selecionar entre uma dúzia de modelos, o computador acabou sendo capaz de identificar mutações em mosaico muito melhor do que olhos humanos e métodos anteriores. O DeepMosaic também foi testado em vários conjuntos de dados independentes de sequenciamento em larga escala que nunca havia visto, superando as abordagens anteriores.

“O DeepMosaic superou as ferramentas tradicionais na detecção de mosaicismo de sequências genômicas e exônicas”, disse o co-primeiro autor Xin Xu, ex-assistente de pesquisa de graduação na Escola de Medicina da UC San Diego e agora cientista de dados de pesquisa na Novartis. “Os recursos visuais proeminentes captados pelos modelos de aprendizado profundo são muito semelhantes ao que os especialistas estão focando ao examinar manualmente as variantes”.

O DeepMosaic está disponível gratuitamente para os cientistas. não é um único computador programa, mas sim uma plataforma de código aberto que pode permitir que outros pesquisadores treinem suas próprias redes neurais para obter uma detecção mais direcionada de mutações usando uma configuração baseada em imagem semelhante, disseram os pesquisadores.