Ученые разработали инструменты для идентификации генетически модифицированных организмов
Исследователи создали набор методов для быстрого и надежного отличия генетически модифицированных организмов (ГМО) от природных. Работа велась в рамках шестилетней программы Finding Engineering-Linked Indicators (FELIX), финансируемой IARPA.
Испытания методов
Команда под руководством Сьюзан Селникер из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) провела тестирование и оценку разработанных инструментов. Было создано и проанализировано почти 200 уникальных образцов с различными модификациями:
- От крупных делеций/вставок ДНК до точечных мутаций, созданных с помощью CRISPR.
- Образцы включали вирусы, бактерии (например, E. coli), клетки млекопитающих и грибов.
- На поздних этапах тестирования использовались сложные смеси (до 10 организмов), включая реальные образцы почвы и микробиома.
Целью программы было достижение 99% специфичности (минимум ложных срабатываний на природных организмах) и 90% чувствительности (способности обнаруживать ГМО).
Результаты
До финального этапа дошли четыре технологии:
- Лабораторный тест от компании Draper.
- Вычислительные модели от Raytheon, Ginkgo Bioworks и Noblis.
Созданный в Berkeley Lab ансамбль вычислительных моделей показал 99% специфичность. Чувствительность отдельных моделей составила 55%-70%, а ансамбля — около 72% при тестировании на новых наборах данных. Это значительное улучшение по сравнению с существующими методами.
Новый ресурс: Synbio Schema
Для решения проблемы несогласованности геномных данных была создана открытая база данных Synbio Schema. Это первый курируемый ресурс с единым языком аннотаций для модифицированных и природных организмов, имеющих значение для национальной безопасности.
Перспективы
Ученые планируют расширять базу данных, добавляя новые организмы, и использовать её для обучения моделей машинного обучения. Долгосрочная цель — создание систем мониторинга экосистем в реальном времени для обнаружения биологических угроз.