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Nature:人工智能赋能,科学家有望一键设计定制化的CRISPR基因编辑策略

Nature:人工智能赋能,科学家有望一键设计定制化的CRISPR基因编辑策略


Bringing medical advances from the lab to the clinic.

关键词:CRISPR;基因编辑;人工智能;Nature

CRISPR 基因编辑技术已经在医学领域具有巨大的潜力和价值,主要包括:A,遗传病治CRISPR 可以用于直接修正导致遗传性疾病的基因突变。B,再生医学通过 CRISPR 技术,科学家能够精确控制干细胞的基因表达,推动特定类型细胞的发育,如神经细胞、心脏细胞或胰岛细胞。这对于组织工程和受损组织的修复具有重要意义。

CRISPR 基因编辑技术门槛,也令人望而却步;但现在,人工智能来了。

随着人工智能开发的深入,其应用于生物医学研发的进展也越来越多;2024年4月29日,Nature分享了人工智能帮助科学家一键设计定制化的CRISPR基因编辑策略的最新进展【1】。


(点击👆,一起应用人工智能

近期有两项前沿性研究引发关注:
  • Madani 等人的研究:该团队用名为 ProGen 的蛋白质语言模型,一种基于数百万蛋白质序列训练的神经网络,设计出了 CRISPR 基因编辑蛋白。实验表明,这些蛋白中的部分具备预期的编辑功能。
  • Hie、Hsu 等人的研究:该团队设计了一个名为 EVO 的 AI 模型,它能同时生成蛋白质和 RNA 序列。他们基于从微生物基因组中学习到的规律,设计出了全新的 CRISPR 系统。

对此,Profluent 公司首席执行官 Ali Madani 表示:

“这仅仅是开始。这些研究证明了用机器学习模型来设计复杂的 CRISPR 系统是可行的。”


使用 AI 设计的基因编辑工具有以下优势:
  • 摆脱天然系统的限制:天然 CRISPR 系统在靶向序列和可实现的编辑类型方面存在一定局限性。AI 能帮助科学家打破这些局限,获得更高效、更精准、更安全的基因编辑工具。
  • 加速工具开发:传统的挖掘新 CRISPR 系统的方式周期较长,AI 模型可以大大缩短研发时间。
  • 推进精准医疗:AI 设计的 CRISPR 或将比现有工具更适合临床应用,为基因编辑疗法提供新基础。

用AI设计基因编辑是怎么做到的呢?
与处理语言文本的 ChatGPT 类似,设计 CRISPR 的 AI 模型是在大量的生物数据(蛋白质或基因组序列)上进行过“预训练”的。这种训练使 AI 模型能够理解自然界中的基因序列规律,从而具备生成全新序列的能力。
Madani 的团队先用 ProGen 设计出了数百万个新的 CRISPR 蛋白序列,再用另一个 AI 模型来设计相匹配的“导向 RNA”。

Madani 的团队从 200 多个人工设计的 CRISPR-Cas9 系统中,发现了一个名为 OpenCRISPR-1 的高效 Cas9 蛋白。它的精准度与一种常用的细菌 CRISPR-Cas9 相当,但脱靶效应更少。他们还在 OpenCRISPR-1 的基础上,构建了一个高性能的碱基编辑器。该研究也表明,ProGen2  模型和 CRISPR 序列数据库可被自由使用,这相较于有专利的基因编辑工具是一大优势。

编者按:

AI 设计的 CRISPR 有望改进现有基因编辑技术,为精准、安全的基因治疗铺平道路。科学家们正积极探索 AI 模型与基因编辑技术的结合,致力于攻克更多疾病难题。
对于这些最新的研究成果,西班牙巴塞罗那分子生物学研究所计算生物学家 Noelia Ferruz Capapey对这项研究的结果表示:这是令人惊艳的成果。
香港大学合成生物学家 Alan Wong 认为,AI 能帮助我们设计出性能优于天然 CRISPR 的定制化工具。

期待这些新技术早日应用于临床,最终战胜疾患、维护人民健康。

参考文献:
【1】 https://www.nature.com/articles/d41586-024-01243-w

声明:
本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现,以作科学文献记录和科研启发用;并不代表作者或本公众号的观点。
为了给大家提供一个完整而客观的信息视角,我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解,随着对疾病的研究不断深入,新的证据有可能修改或推翻之前的结论。


编辑:Henry,微信号:Healsan;加好友请注明理由。助理:ChatGPT
作者简介:美国Healsan Consulting(恒祥咨询),专长于Healsan医学大数据分析、及基于大数据的Hanson临床科研支持主要为医院科研处、生物制药公司和医生科学家提供分析和报告,成为诸多机构的“临床科研外挂”。
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来源:Hanson临床科研

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