科技日報北京9月20日電 (記者劉霞)英國“深度思維”(DeepMind)公司的人工智能工具“阿爾法錯義(yi) ”(AlphaMissense)已對2萬(wan) 種人類蛋白質中的7100萬(wan) 種可能的錯義(yi) 突變進行了檢測，通過找出哪些小突變可能具有破壞性，來幫助醫生確定導致遺傳(chuan) 疾病的“罪魁禍首”。相關(guan) 論文刊發於(yu) 最新一期《科學》雜誌。

　　幾乎每個(ge) 人出生時都攜帶有50—100個(ge) 父母沒有的突變，這導致了個(ge) 體(ti) 之間巨大的基因差異。對醫生來說，對某個(ge) 病人的基因組進行測序以找出病因極具挑戰性，因為(wei) 可能有成千上萬(wan) 個(ge) 突變與(yu) 這種疾病有關(guan) 。“阿爾法錯義(yi) ”應運而生，旨在預測這些基因突變是否有害。

　　由於(yu) 堿基置換，與(yu) 某一氨基酸相對應的密碼子變成其他氨基酸的密碼子，其結果使合成的蛋白質的活性發生變化或失去活性，這樣的突變稱為(wei) 錯義(yi) 突變。每人體(ti) 內(nei) 平均攜帶約9000個(ge) 錯義(yi) 突變，但在所有可能發生的7100萬(wan) 個(ge) 錯義(yi) 突變中，科學家隻確定了其中0.1%的錯義(yi) 突變的影響。

　　“阿爾法錯義(yi) ”並非要厘清錯義(yi) 突變如何改變蛋白質的結構或穩定性，以及與(yu) 其他蛋白質之間的相互作用。相反，它會(hui) 將每種可能的突變蛋白質的序列與(yu) “阿爾法折疊”(AlphaFold)訓練過的蛋白質的序列進行比較，查看它看起來是否“自然”，看起來“不自然”的蛋白質會(hui) 被評為(wei) 潛在有害。

　　在對已知突變開展測試時，“阿爾法錯義(yi) ”的表現優(you) 於(yu) 其他方法。研究人員評論道，“阿爾法錯義(yi) ”在幾項不同的性能測試中“表現優(you) 異”，將有助於(yu) 科學家確定哪些致病突變應優(you) 先研究。不過，錯義(yi) 突變隻是眾(zhong) 多不同突變中的一種。DNA片段也可以被添加、刪除、複製、翻轉等。此外，許多致病突變不會(hui) 改變蛋白質，而是出現在參與(yu) 調節基因活性的序列附近，在確定病因時也需要考慮這些因素。