神經(jīng)生物學(xué)
新的計(jì)算機(jī)程序“學(xué)習(xí)”識(shí)別導(dǎo)致疾病的馬賽克突變
視頻:在這次科學(xué)演示中,加州大學(xué)圣地亞哥分校的研究人員描述了使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以比人眼更好更快地發(fā)現(xiàn)基因序列中的微小突變。
資料來(lái)源:醫(yī)學(xué)博士約瑟夫·格里森和加州大學(xué)圣地亞哥分校的研究人員
基因突變會(huì)導(dǎo)致數(shù)百種無(wú)法治愈的疾病。其中,一小部分細(xì)胞中的DNA突變被稱(chēng)為馬賽克突變,因?yàn)樗鼈兇嬖谟诤苄”壤募?xì)胞中,所以非常難以檢測(cè)到。
目前的DNA突變軟件探測(cè)器在掃描人類(lèi)基因組的30億個(gè)堿基時(shí),并不能很好地識(shí)別隱藏在正常DNA序列中的鑲嵌突變。通常,醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)家必須用眼睛檢查DNA序列,以試圖識(shí)別或確認(rèn)馬賽克突變——這是一項(xiàng)耗時(shí)的工作,充滿(mǎn)了錯(cuò)誤的可能性。
這篇文章發(fā)表在2023年1月2日的自然生物技術(shù),加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院和雷迪兒童基因組醫(yī)學(xué)研究所的研究人員描述了一種教計(jì)算機(jī)如何使用被稱(chēng)為“深度學(xué)習(xí)”的人工智能方法來(lái)發(fā)現(xiàn)馬賽克突變的方法。
深度學(xué)習(xí)有時(shí)被稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它教會(huì)計(jì)算機(jī)做人類(lèi)與生俱來(lái)的事情:以身作則,特別是從大量信息中學(xué)習(xí)。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型相比,深度學(xué)習(xí)模型使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理視覺(jué)表示的數(shù)據(jù)。這些模型的功能類(lèi)似于人類(lèi)的視覺(jué)處理,具有更高的準(zhǔn)確性和對(duì)細(xì)節(jié)的關(guān)注,從而在計(jì)算能力方面取得了重大進(jìn)展,包括突變檢測(cè)。
“一個(gè)未解決的疾病的例子是局灶性癲癇,”資深研究作者約瑟夫·格里森醫(yī)學(xué)博士說(shuō),他是加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院神經(jīng)科學(xué)Rady教授,Rady兒童基因組醫(yī)學(xué)研究所神經(jīng)科學(xué)研究主任。
“癲癇影響著4%的人口,約四分之一的局灶性癲癇發(fā)作對(duì)普通藥物沒(méi)有反應(yīng)。這些患者通常需要手術(shù)切除短路的腦灶部分以阻止癲癇發(fā)作。在這些患者中,大腦內(nèi)的馬賽克突變可引起癲癇灶。
“我們有很多癲癇患者,我們無(wú)法發(fā)現(xiàn)病因,但一旦我們將我們稱(chēng)為‘深度馬賽克’的方法應(yīng)用于基因組數(shù)據(jù),突變就變得明顯了。這使我們能夠提高某些形式癲癇的DNA測(cè)序的敏感性,并導(dǎo)致了一些發(fā)現(xiàn),為治療腦部疾病指明了新方法?!?/p>
格里森說(shuō),精確檢測(cè)馬賽克突變是醫(yī)學(xué)研究開(kāi)發(fā)許多疾病治療方法的第一步。
Gleeson實(shí)驗(yàn)室的博士后學(xué)者Yang Xiaoxu博士說(shuō),DeepMosaic在整個(gè)基因組中接受了近20萬(wàn)個(gè)模擬和生物變異的訓(xùn)練,直到“最終,我們對(duì)它從從未遇到過(guò)的數(shù)據(jù)中檢測(cè)變異的能力感到滿(mǎn)意?!?/p>
為了訓(xùn)練計(jì)算機(jī),作者提供了可靠的馬賽克突變示例以及許多正常的DNA序列,并教計(jì)算機(jī)分辨其中的差異。通過(guò)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練和再訓(xùn)練,并在十幾個(gè)模型之間進(jìn)行選擇,計(jì)算機(jī)最終能夠比人眼和以前的方法更好地識(shí)別馬賽克突變。DeepMosaic還在幾個(gè)從未見(jiàn)過(guò)的獨(dú)立大規(guī)模測(cè)序數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,表現(xiàn)優(yōu)于先前的方法。
“DeepMosaic在從基因組和外顯子序列中檢測(cè)鑲嵌性方面超越了傳統(tǒng)工具,”共同第一作者徐昕說(shuō),他曾是加州大學(xué)圣地亞哥醫(yī)學(xué)院的本科生研究助理,現(xiàn)在是諾華公司的研究數(shù)據(jù)科學(xué)家?!吧疃葘W(xué)習(xí)模型捕捉到的突出視覺(jué)特征與專(zhuān)家在手動(dòng)檢查變量時(shí)關(guān)注的內(nèi)容非常相似?!?/p>
DeepMosaic對(duì)科學(xué)家免費(fèi)開(kāi)放。研究人員說(shuō),這不是一個(gè)單一的計(jì)算機(jī)程序,而是一個(gè)開(kāi)源平臺(tái),可以讓其他研究人員訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用類(lèi)似的基于圖像的設(shè)置來(lái)實(shí)現(xiàn)更有針對(duì)性的突變檢測(cè)。

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