Введение. Подавляющее большинство обнаруженных на данный момент миссенс-вариантов имеет неизвестное клиническое значение. В связи с этим классификация таких вариантов является актуальной проблемой медицинской генетики, поскольку невозможность установить клиническую значимость варианта затрудняет диагностику наследственных болезней, а также разработку или применение существующих терапевтических стратегий. В данной работе использован новый биоинформатический инструмент AlphaMissense для оценки эффективности классификации вариантов в гене TCF4. Цель: прогнозирование патогенного эффекта всех возможных миссенс-вариантов в гене TCF4 с помощью инструмента AlphaMissense, основанного на машинном обучении, и оценка способности классификации вариантов данным инструментом с использованием ROC-анализа. Методы. Для создания и анализа данных, рассматриваемых в работе, были использованы среда разработки Google Colab, язык программирования Python v3.10, библиотеки Biopython для работы с биологическими последовательностями, scikitlearn для проведения ROC-анализа. В качестве референса была использована последовательность гена TCF4 из геномной сборки версии GRCh38.p14 (транскрипт NM_001083962.2), содержащаяся в базе данных NCBI. Были созданы 1241319 вариантов однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), среди которых 6906 вариантов находятся в кодирующей последовательности, из них 3747 были определены, как миссенс-варианты. Аннотация полученных данных производилась по базам данных ClinVar и AlphaMissense с использованием инструмента OpenCRAVAT. Из всех обнаруженных миссенс-вариантов оценку AlphaMissense получили 979 варианта, из которых всего 101 вариант был указан в базе данных ClinVar. Результаты. При сравнении показателей чувствительности (Se), специфичности (Sp), а также графиков ROC-кривых и значений показателей площади под кривой (AUC) явное отличие имеет оценка классификации SNP, как вероятно патогенных (AUC = 0,81, Se = 0,68, Sp = 0,78). Она может быть использована как дополнительный критерий при определении клинической значимости вариантов в диагностике синдрома Питта-Хопкинса. И напротив, классификация вариантов как вероятно доброкачественных или неопределенных не обладает достаточными чувствительностью и специфичностью, а показатели AUC характеризуют их как модели со средним качеством. Таким образом, варианты, вошедшие в эти группы, требуют дополнительной переоценки другими инструментами. Заключение. Измеренные показатели показывают, что лучше всего инструмент AlphaMissense определяет вероятно патогенные варианты. Однако стоит с сомнением относиться к вариантам, определенным как вероятно доброкачественные или неопределенные и делать проверку с использованием других инструментов. Варианты, полученные в ходе искусственного мутагенеза и оцененные как вероятно патогенные, но не указанные в базах данных, могут быть полезны при определении ранее неизвестных вариантов в гене TCF4 и помочь в диагностике и разработке терапии ассоциированных заболеваний. Ключевые слова: миссенс-варианты, биоинформатика, ROC-анализ, TCF4, синдром Питта-Хопкинса.