Алгоритм машинного обучения предсказывает, как клетки восстанавливают повреждённую ДНК

Новое исследование меняет представление о процессе репарации ДНК. Раньше считалось, что "ремонт" разрывов в двойной спирали ДНК, вызванных, например, CRISPR-Cas9, происходит хаотично и непредсказуемо — клетка добавляет или удаляет фрагменты ДНК в месте разрыва, создавая "опечатки".

Исследователи создали алгоритм машинного обучения inDelphi, который научился предсказывать, как клетки человека и мыши реагируют на CRISPR-индуцированные разрывы ДНК. Для обучения модели они проанализировали, как клетки восстанавливают 2000 целевых сайтов в геномах.

Ключевые открытия:

• Вопреки ожиданиям, клетки часто восстанавливают разорванные гены точно и предсказуемо.
• Во многих случаях этот процесс даже возвращает мутировавшие гены к их здоровой версии.
• Алгоритм inDelphi выявил закономерности в сайтах разреза, которые позволяют прогнозировать, какие вставки или делеции произойдут.

Практическое применение:

Используя предсказания inDelphi, учёные нашли почти двести патогенных генетических вариантов, которые в основном исправлялись до нормального состояния после разреза CRISPR. Им также удалось скорректировать мутации в клетках пациентов с двумя редкими генетическими заболеваниями: синдромом Германского-Пудлака и болезнью Менкеса.

Значение работы:

Исследование показывает, что клеточный механизм "автокоррекции" ДНК потенциально можно использовать в терапии, комбинируя с CRISPR. Вместо сложной вставки шаблона ДНК можно просто сделать точный разрыв и позволить клетке естественным образом залечить повреждение, исправив мутацию.

"Мы не имеем эффективного способа точно корректировать многие человеческие болезнетворные мутации. Используя машинное обучение, мы показали, что можем часто предсказуемо исправлять эти мутации, просто позволяя клетке восстановиться самой", — сказал Дэвид Лю.

Исследование опубликовано в журнале Nature.