AI-CURA, an automated LLM workflow for high-accuracy genetic variant classification

AI-CURA — workflow LLM (DeepSeek-R1) quasi entièrement automatisé, combinant l'évaluation des critères non bibliographiques par outils bioinformatiques standard et une évaluation LLM des preuves bibliographiques selon les règles ACMG/AMP et les recommandations ClinGen

AI-CURA est un cadre LLM qui automatise quasi intégralement la classification des variants génétiques selon les recommandations ACMG/AMP et ClinGen, en séparant l'évaluation des critères non bibliographiques (outils bioinformatiques standard) de l'évaluation des preuves issues de la littérature (assurée par le LLM). Parmi les modèles testés, DeepSeek-R1 surpasse o3-mini-high et atteint une haute sensibilité et une spécificité de 100 % sur les règles ACMG nécessitant la compréhension de preuves bibliographiques. Sur 150 variants curés par des experts ClinGen, le modèle montre une forte concordance avec les curateurs humains pour le diagnostic final. AI-CURA est aussi utilisable pour la réanalyse, démontrée sur 150 variants ClinVar à interprétations conflictuelles.

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

L'automatisation de l'interprétation des variants par LLM avec concordance experte est l'un des goulots d'étranglement majeurs de la génomique diagnostique, surtout dans une perspective exome/génome où le volume de variants à classer explose. La séparation explicite preuves bibliographiques / preuves bioinformatiques et la spécificité de 100 % sur les règles littéraires sont rassurantes pour un usage encadré. Reste à valider en routine prospective sur des cas non sélectionnés avant tout déploiement clinique.