Functional effect predictions for ion channel missense variants using a protein language model

Modèle de langage protéique entraîné sur 1 996 variants électrophysiologiquement caractérisés pour prédire les effets fonctionnels (gain ou perte de fonction) des variants faux-sens dans 600+ gènes de canaux ioniques

Un modèle de langage protéique est entraîné sur le plus grand jeu de données de variants de canaux ioniques électrophysiologiquement caractérisés (1 996 variants), permettant de prédire les effets fonctionnels (gain ou perte de fonction) des variants faux-sens dans plus de 600 gènes de canaux ioniques. L'outil atteint une AUC-ROC de 0,918 contre 0,884 et 0,779 pour les modèles concurrents, et se généralise à des gènes non représentés dans l'entraînement. Une interface en ligne rend les prédictions accessibles pour 600 000+ variants.

Synthèse rédigée par Geno'X. Pour l'abstract original complet, consulter la publication source.

Les canalopathies (SCN, KCNQ, CACNA...) représentent une cause majeure de maladies cardiaques et neurologiques héréditaires avec une charge VUS importante. Un prédicteur gain/perte de fonction spécifique aux canaux ioniques avec AUC >0,90 est une avancée directement applicable à la classification des VUS dans ces gènes.