1Mb DNA 서열로 유전체 기능 예측하는 통합 모델

한줄 요약

AlphaGenome은 1Mb 길이의 DNA 서열을 입력받아 유전자 발현, 전사 개시, 염색질 접근성, 히스톤 변형, 전사인자 결합, 염색질 접촉 지도, 스플라이싱 등 다양한 유전체 기능을 단일 염기쌍 해상도로 예측하는 통합 모델이다.

풀어야 하는 문제

기존 딥러닝 기반 유전체 기능 예측 모델은 입력 서열 길이와 예측 해상도 사이에 트레이드오프가 있어, 긴 범위의 조절 상호작용을 포착하거나 다양한 모달리티를 통합하는 데 한계가 있었다.

접근 방법

AlphaGenome은 1Mb 길이의 DNA 서열을 입력받아 수천 개의 기능적 유전체 트랙을 단일 염기쌍 해상도로 예측하는 트랜스포머 기반 모델이다. 인간과 마우스 유전체로 훈련되었으며, 변이 효과 예측을 위해 각 모달리티에 대한 점수를 동시에 계산할 수 있다.

결과·기여

26개 변이 효과 예측 평가 중 25개에서 기존 최고 모델을 능가하거나 동등한 성능을 보였다. TAL1 종양유전자 근처의 임상 관련 변이에 대한 기전을 정확히 재현했으며, 유전체 트랙 및 변이 효과 예측을 위한 도구를 제공한다.