Jede gesunde Zelle im menschlichen Körper hängt davon ab, dass Zehntausende von Genen im richtigen Moment und im richtigen Geweby eingeschaltet werden. Ein seit Langem bestehendes Rätsel der Molekularbiologie ist, wie das Genom diesen Zeitablauf steuert – insbesondere, wie es den genauen Ort erkennt, an dem die Anweisungen eines Gens zuerst gelesen werden. Jetzt haben Forscher der University of California San Diego mit künstlicher Intelligenz die Identität eines der wichtigsten Elemente entschlüsselt, die diesen Prozess steuern: den Initiator.
Der Initiator ist eine kurze DNA-Sequenz, die die genaue Position markiert, an der ein Gen zu exprimieren beginnt – von rohen genetischen Anweisungen in funktionale Proteine, Enzyme und andere Moleküle umgewandelt wird. Trotz seiner zentralen Rolle war das DNA-Muster des Initiators wegen der enormen Komplexität nie vollständig entschlüsselt worden.
In einer in Genes and Development veröffentlichten Studie verwendete Doktorandin Torrey Rhyne-Carrigg mit Kollegen aus Professor James Kadonagas Labor eine Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierung, um die Genexpressionsaktivität über rund 500.000 verschiedene Versionen der Initiator-Sequenz zu messen. Anschließend trainierten sie ein maschinelles Lernmodell auf diesen Daten, um die charakteristische DNA-Signatur eines funktionellen Initiators zu identifizieren.
Sobald das KI-Modell das Muster entschlüsselt hatte, durchsuchte das Team das gesamte menschliche Genom und fand, dass etwa 60 % der menschlichen Gene den Initiator enthalten. Das Ergebnis zeigt, dass dieser genetische Ein-Schalter viel weiter verbreitet ist, als bisher angenommen.
Die praktischen Implikationen sind bedeutend. Mit der nun bekannten DNA-Identität des Initiators können Forscher nach Mutationen in dieser Region suchen, die die Genaktivierung stören und zu Krankheiten wie Krebs beitragen könnten. Die Daten und KI-Modelle könnten auch das Design synthetischer Promotoren unterstützen – engineered DNA-Sequenzen, die Gene mit angepassten Funktionen ein- oder ausschalten, eine Fähigkeit mit wachsenden Anwendungen in Gentherapie und synthetischer Biologie.
Professor Kadonaga beschrieb die Arbeit als „einen Schritt nach vorn in der kombinierten Nutzung von Laborversuchen und KI zur Entschlüsselung der in der DNA-Basensequenz des Menschen eingebetteten Information." Er merkte an, dass in den sechs Milliarden DNA-Basenpaaren jeder menschlichen Zelle ein Genexpressionsscode existiert, der spezifiziert, wann, wo und in welchem Ausmaß jedes Gen aktiviert werden sollte. „Das neue KI-Modell für den Initiator ist ein kleiner, aber wichtiger Teil dieses Genexpressionsscodes", sagte er und äußerte Optimismus, dass das Team seine KI-Modelle des vollständigen Codes in naher Zukunft erweitern wird.
