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，遗传病治疗：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。

但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】。

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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。

而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”。