Хотя генетический тест способен выявить наличие варианта, связанного с такими заболеваниями, как рак или диабет, он часто не может с абсолютной уверенностью предсказать дальнейшее развитие болезни, особенно в случае распространенных и сложных состояний. Этот пробел становится одной из ключевых проблем современной геномики.
Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ) на протяжении многих лет занимались созданием обширных генетических баз данных, включая Программу генома Эмиратов и референсный геном, разработанный на основе 50 000 образцов. Теперь фокус смещается на интеграцию данных ДНК с другой информацией, влияющей на здоровье: поведением генов в специфических клетках, клинической историей человека, окружающей средой и образом жизни.
В апреле в Абу-Даби был открыт биобанк, предназначенный для сопоставления биологических образцов с геномными, клиническими и данными об образе жизни. Ранее в этом месяце Университет искусственного интеллекта Мохамеда бин Заида запустил долгосрочное исследование «глубокого фенотипирования», изучающее генетические, биологические и поведенческие факторы, лежащие в основе здоровья и болезней населения ОАЭ.
Для Юлии Медведевой, доцента вычислительной биологии в MBZUAI, которая председательствовала на Глобальном саммите по геномике в университете, важна более широкая картина, поскольку простое считывание ДНК — это лишь начало. Ее исследования сосредоточены на подходах, основанных на одноклеточных и мультиомиксных методах, для понимания регуляции генов, происхождения и таких заболеваний, как диабет 2 типа.
Геном представляет собой полный набор генетических инструкций человека. Технологии секвенирования сделали чтение этих инструкций значительно дешевле и быстрее за последнее десятилетие, что позволило создавать наборы данных такого масштаба, который ранее был непрактичен. Медведева отметила, что эти изменения совпали с появлением новых лабораторных методов и гораздо большей вычислительной мощностью, позволяя ученым изучать несколько уровней биологии одновременно, вместо того чтобы рассматривать геном как единственный ответ.
Исследователи теперь могут анализировать геномные данные параллельно с транскриптомикой, которая изучает экспрессию генов, и все чаще изучают отдельные клетки, а не усредняют сигналы по всей ткани. По мнению Медведевой, это критически важно, поскольку генетика сама по себе не объясняет полностью процессы, происходящие в организме. Она подчеркнула, что задача заключается в объединении различных типов данных для понимания того, как генетические различия в конечном итоге влияют на экспрессию генов, биологические пути и риск заболеваний.
Одноклеточная геномика является частью этого сдвига. Вместо анализа ткани и получения усредненного сигнала от миллионов клеток, ученые могут исследовать клетки индивидуально, выявляя те, которые ведут себя иначе. Таким образом, два человека могут иметь схожие генетические варианты, но отличаться тем, какие гены активны, как их клетки реагируют на окружающую среду или какой биологический путь начинает работать некорректно.
Несмотря на огромное количество доступных биологических данных, Медведева предостерегает от предположения, что возможности прогнозирования успели догнать возможности сбора данных. Она считает, что сейчас подходящее время для разработки различных биологических моделей. Хотя компании утверждают, что прогнозы хороши, она отмечает, что в отношении некоторых конкретных предсказаний они еще не достигли высокого уровня надежности.
Поле выигрывает от увеличения разнообразия данных, больших объемов информации и математических методов, способных обрабатывать сведения, которые ранее были недоступны исследователям. Однако переход этой способности в надежные прогнозы для отдельных пациентов все еще находится на ранней стадии.
Существует еще одна проблема, особенно актуальная для ОАЭ: большая часть генетических данных, использовавшихся для создания инструментов оценки риска заболеваний, исторически поступала из популяций европейского происхождения. Это имеет значение, поскольку модель, разработанная преимущественно на основе одной популяции, не обязательно будет работать одинаково хорошо при применении в другом месте. Например, полигенные шкалы риска комбинируют влияние множества генетических вариантов для оценки наследственной предрасположенности к таким состояниям, как диабет, сердечные заболевания или некоторые виды рака, и исследования неоднократно показывали, что эффективность таких шкал снижается при применении к группам, недостаточно представленным в исходных наборах данных.
Медведева обсуждала эту проблему во время интервью, касаясь попыток применять подходы генетического скрининга, разработанные для европейских популяций, в других местах, и трудностей, с которыми сталкиваются исследователи при различии базовых популяций. Она также подчеркнула, что проблема не сводится просто к поиску статистических связей между генетическим вариантом и заболеванием, а к пониманию биологического механизма, связывающего эти два явления.
Это придает программам геномики ОАЭ практическое назначение, выходящее за рамки простого построения крупной базы данных. Референсный геном Эмиратов, основанный на 50 000 образцах, выявил более 5,2 миллиона ранее неизвестных генетических вариантов. Более широкая Программа генома Эмиратов нацелена на сбор одного миллиона образцов по всей стране.
Суть не в том, что биология Эмиратов подчиняется иным правилам. Важно, что медицинское прогнозирование становится более достоверным, когда принимающая его популяция адекватно представлена в доказательной базе, используемой для его создания.
Искусственный интеллект входит в эту область в тот момент, когда геномные данные становятся слишком большими и сложными для традиционного анализа. Например, AlphaGenome от Google DeepMind способен анализировать последовательности ДНК длиной до миллиона букв и предсказывать тысячи возможных эффектов на регуляцию генов. Его Atlas расширяет эту работу на миллиарды возможных изменений одной буквы в человеческой ДНК. Это значительный вычислительный шаг, однако это не означает, что ИИ может надежно предсказать медицинское будущее человека по его геному. Медведева заявила, что ИИ уже изменил геномику, но считает, что самым важным прорывом может стать объединение людей из разных дисциплин вокруг правильных биологических вопросов.
В MBZUAI она добавила, что совместная работа исследователей из разных областей помогает формулировать эти вопросы, разрабатывать потенциальные решения, а затем тестировать и проверять создаваемые модели. Данные остаются одним из самых больших ограничений. Геномные и биологические наборы данных могут быть разреженными, зашумленными и собираться по-разному в разных популяциях и условиях. Медведева заключила, что «у нас все еще недостаточно данных, чтобы в полной мере использовать все, что мы можем сделать с такими данными».
Некоторые направления геномной медицины уже доступны пациентам в Абу-Даби. Программа скрининга новорожденных использует полногеномное секвенирование для проверки более 815 излечимых генетических заболеваний детства, а национальные программы также разрабатываются в области онкологии, фармакогеномики, редких заболеваний и пренатального скрининга.
Однако эти применения также демонстрируют, почему генетике необходим контекст. Четкая мутация, вызывающая заболевание, иногда может напрямую привести к тестированию или лечению. Прогнозирование сложного состояния, такого как диабет 2 типа, отличается тем, что генетика взаимодействует с возрастом, окружающей средой, поведением и многими другими биологическими факторами. Именно поэтому Медведева осторожна в том, как генетическая информация доносится до пациентов. Она настаивает, что предрасположенность к болезни не должна восприниматься как гарантия ее развития. Вместо того чтобы сеять страх, генетический риск может указать человеку на необходимость более регулярного скрининга или более пристального внимания к определенным аспектам его здоровья. Пациенты также должны понимать значение этой информации, ее ограничения и те решения, которые они могут разумно принять на ее основе. Таким образом, обещание геномики все больше смещается от того, чтобы говорить людям, что скажет их ДНК, к тому, чтобы предоставлять врачам и пациентам лучшую информацию о том, что может произойти, достаточно рано, чтобы предпринять действия.
