Jede menschliche Zelle hängt davon ab, dass Zehntausende von Genen zur richtigen Zeit und in der richtigen Menge aktiviert werden. Im Herzen dieser Regulation liegt eine kurze DNA-Sequenz, der sogenannte "Initiator" — der genaue Punkt, an dem die Information eines Gens erstmals in funktionale Produkte wie Enzyme, Hormone und Proteine umgewandelt wird.
Nun haben Forscher im Labor von Professor James T. Kadonaga an der University of California San Diego die DNA-Signatur des Initiators mit maschinellem Lernen entschlüsselt. Die am 31. Juli in Genes & Development veröffentlichte Studie kombinierte Hochdurchsatz-Sequenzierung von etwa 500.000 verschiedenen Versionen des Initiators mit KI-Modellen, die das charakteristische Sequenzmuster erlernten.
Nach Identifizierung der Signatur durchsuchte das Team das menschliche Genom und fand heraus, dass etwa 60 % der menschlichen Gene einen Initiator enthalten. Das Modell liefert erstmals starke Vorhersagen, ob ein Gen einen Initiator hat — und entscheidend vorhersagen kann, wie Mutationen in diesem Bereich zur Krankheit beitragen könnten.
"In einem globaleren Rahmen ist dieser Schritt vorwärts in der kombinierten Nutzung von Laborversuchen und KI, um die in der DNA-Basensequenz eingebettete Information zu entschlüsseln", sagte Kadonaga. Er stellt sich vor, dass in den sechs Milliarden DNA-Basen jeder unserer Zellen ein Gen-Expressionscode existiert, der spezifiziert, wann, wo und in welchem Ausmaß jedes Gen aktiviert werden soll. "Das neue KI-Modell für den Initiator ist ein kleiner, aber wichtiger Teil dieses Gen-Expressionscodes."
Die Ergebnisse könnten Wissenschaftlern helfen, synthetische Promotoren zu erstellen — DNA-Sequenzen, die für das gezielte Ein- und Ausschalten von Genen mit spezifischen Funktionen konzipiert sind.
