纳米AI并非直接用于基因突变检测，不过有很多AI工具可助力基因突变检测

纳米AI本身没有直接用于基因突变检测的应用，但大量人工智能工具已经在该领域崭露头角啦，下面我给你详细说说它们的作用：

识别致病基因突变

像美国西奈山伊坎医学院科学家开发的 “表型变异预测工具”（V2P），还有美国哈佛大学医学院与西班牙巴塞罗那基因组调控中心开发的 popEVE 模型，都能精准识别致病基因突变。其中 popEVE 还能解析约 2 万多种人类蛋白质的关键区域与可变异区域，对突变给人体造成的危害程度进行排序。

预测基因突变致病类型

V2P 不仅能识别致病基因突变，还可预测这些突变可能引发的疾病类型。它基于包含大量有害与良性遗传变异的数据训练而成，并结合疾病信息以优化预测精度，在实际患者数据测试中表现出色1 。

预测基因变异影响

DeepMind 推出的 DNA 模型 AlphaGenome，能够预测人类 DNA 序列中基因变异或突变如何影响调控基因的生物过程。它可处理高达 100 万碱基对的长 DNA 序列，预测数千种分子特征，能帮助科研人员更全面、更精准地查明潜在病因2 。

预测有害基因突变

谷歌 DeepMind 的 AlphaMissense 可对全部 7100 万种可能的错义突变进行分类，预测人类基因组中所有可能的错义突变是致病性的还是良性的。它基于 AlphaFold 的蛋白质结构预测能力和学习进化约束的能力，还考虑了变异的频率等因素，预测性能良好

检测癌症驱动突变

研究团队建立的基于概率性深度学习的 Dig 方法，可以在基因组中任何位点搜索驱动因素和突变，精确确定乘客突变的数量，然后在整个基因组中寻找意外积累的突变区域，即实际驱动癌症的司机突变，帮助医生确定更有可能成功治疗患者的药物15 。

这些人工智能工具各有所长，极大地推动了基因突变检测和相关疾病研究的发展。相信随着技术的不断进步，会有更多更强大的工具出现，为人类健康保驾护航。