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新型工具使用AI预测基因组编辑修复选项的有效性

导读 苏黎世大学的研究人员开发了一种新工具,该工具使用人工智能来预测各种基因组编辑修复选项的功效。因此,可以减少遗传疾病DNA突变校正中的

苏黎世大学的研究人员开发了一种新工具,该工具使用人工智能来预测各种基因组编辑修复选项的功效。因此,可以减少遗传疾病DNA突变校正中的无意错误。

基因组编辑技术为治疗遗传疾病提供了巨大的机会。广泛使用的CRISPR/Cas9基因剪刀等方法直接解决了DNA中疾病的原因。剪刀在实验室中用于对细胞系和模式生物中的遗传物质进行有针对性的修改,并研究生物过程。

这种经典的CRISPR/Cas9方法的进一步发展被称为素数编辑。与传统的基因剪刀不同,传统的基因剪刀在DNA分子的两条链上都断裂,主要编辑只在单链上切割和修复DNA。主要编辑指南RNA(pegRNA)精确地靶向基因组中的相关位点,并提供新的遗传信息,然后由“翻译酶”转录并整合到DNA中。

寻找最有效的DNA修复方案

主要编辑有望成为修复患者基因组中致病突变的有效方法。然而,当谈到成功应用它时,重要的是要尽量减少意外的副作用,例如DNA校正中的错误或基因组中其他地方DNA的改变。根据初步研究,与传统的CRISPR/Cas9方法相比,主要编辑导致意外变化的数量显着减少。

然而,研究人员目前仍然需要花费大量时间来优化基因组中特定靶标的pegRNA。

每个突变有超过200种修复可能性。从理论上讲,我们必须每次都测试每一个设计选项,以找到最有效和准确的pegRNA。

施万克和他的研究小组需要找到一个更简单的解决方案。他们与定量生物医学系UZH教授MichaelKrauthammer及其团队一起开发了一种可以预测pegRNA效率的方法。通过在人类细胞中测试超过100,000种不同的pegRNA,他们能够生成一个全面的主编辑数据集。这使他们能够确定pegRNA的哪些特性-例如DNA序列的长度,DNA构建块的序列或DNA分子的形状-对主要编辑过程产生积极或消极的影响。

随后,该团队开发了一种基于AI的算法来识别与效率相关的pegRNA中的模式。基于这些模式,经过训练的工具可以预测使用特定pegRNA进行基因组编辑的有效性和准确性。“换句话说,该算法可以确定最有效的pegRNA来纠正特定突变,”MichaelKrauthammer说。该工具已经在人类和小鼠细胞中成功测试,并可供研究人员免费使用。

长期目标:修复遗传性疾病

在新的主要编辑工具可用于人类之前,还需要进一步的临床前研究。然而,研究人员相信,在可预见的未来,有可能使用主要编辑来修复常见遗传性疾病的DNA突变,如镰状细胞性贫血,囊性纤维化或代谢性疾病。

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