Искусственный интеллект повышает эффективность редактирования генома
Исследователи из Цюрихского университета разработали новый инструмент, использующий искусственный интеллект для предсказания эффективности различных вариантов репарации при редактировании генома. Это позволяет снизить количество непреднамеренных ошибок при коррекции ДНК-мутаций, вызывающих генетические заболевания.
Дальнейшим развитием классического метода CRISPR/Cas9 является прайм-редактирование (prime editing). В отличие от обычных "генетических ножниц", создающих разрыв в обеих цепях молекулы ДНК, прайм-редактирование разрезает и восстанавливает ДНК только на одной цепи. Направляющая РНК для прайм-редактирования (pegRNA) точно нацеливается на нужный участок генома и предоставляет новую генетическую информацию.
Поиск наиболее эффективных вариантов репарации ДНК
Однако для успешного применения метода важно минимизировать непреднамеренные побочные эффекты, такие как ошибки в коррекции ДНК. Согласно первым исследованиям, прайм-редактирование приводит к значительно меньшему числу нецелевых изменений, чем классические подходы CRISPR/Cas9.
Проблема в том, что исследователям приходится тратить много времени на оптимизацию pegRNA для конкретной мишени в геноме. "На каждую мутацию существует более 200 вариантов репарации. Теоретически, чтобы найти наиболее эффективную и точную pegRNA, нам пришлось бы тестировать каждый вариант дизайна", — говорит профессор Джеральд Шванк.
Анализ большого набора данных с помощью ИИ
Исследователи разработали метод, способный предсказывать эффективность pegRNA. Протестировав более 100 000 различных pegRNA в человеческих клетках, они создали обширный набор данных по прайм-редактированию. Это позволило определить, какие свойства pegRNA — длина последовательности ДНК, последовательность нуклеотидов или форма молекулы ДНК — положительно или отрицательно влияют на процесс.
Затем команда разработала алгоритм на основе ИИ, чтобы распознавать в pegRNA паттерны, важные для эффективности. На основе этих паттернов обученный инструмент может предсказывать как эффективность, так и точность редактирования генома с конкретной pegRNA. "Алгоритм может определить наиболее эффективную pegRNA для коррекции конкретной мутации", — говорит профессор Майкл Краутхаммер.
Инструмент уже успешно протестирован на клетках человека и мыши и находится в свободном доступе для исследователей.
Перед применением нового инструмента прайм-редактирования на людях необходимы дальнейшие доклинические исследования. Однако учёные уверены, что в обозримом будущем с помощью прайм-редактирования можно будет исправлять ДНК-мутации при распространённых наследственных заболеваниях, таких как серповидноклеточная анемия, муковисцидоз или метаболические болезни.
Исследование опубликовано в журнале Nature Biotechnology.