哈佛大学开发AI模型popEVE：精准识别蛋白质致病突变，遗传疾病诊断迎来突破

美国哈佛大学医学院与西班牙巴塞罗那基因组调控中心的联合研究团队近日在《自然·遗传学》发表突破性成果，其开发的人工智能模型popEVE实现了对蛋白质致病突变的精准识别与危害分级，为遗传疾病诊断带来革命性进展。

该模型通过整合数十万个物种的进化数据及全球人群遗传变异信息，构建了覆盖约2万种人类蛋白质关键区域的分析体系。其核心突破在于不仅能区分错义突变的致病性，还能对危害程度进行量化排序——从轻微症状到危及生命的严重变异均可分类评估。研究团队特别指出，传统方法对缺乏临床病例的罕见突变束手无策，而popEVE通过结合英国生物库与基因组聚合数据库的健康人群数据，首次建立起全蛋白质组突变的危害预测体系。

在针对3.1万个发育障碍儿童家庭的验证测试中，该模型以98%的准确率锁定最具破坏性的突变，表现显著优于包括AlphaMissense在内的现有工具。值得注意的是，研究还新发现123个与发育障碍相关的基因，其中104个为极罕见病例。

这项技术突破意味着临床医生未来可优先干预高危害突变，为个性化诊疗提供新范式。目前团队正进一步优化模型，以扩展其在更广泛遗传疾病中的应用潜力。