10:29 2023-02-05
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Inteligența artificială poate îmbunătăți eficiența editării genomului
_ Inteligența artificială poate îmbunătăți eficiența editarea genomului
Cercetătorii de la Universitatea din Zurich au dezvoltat un nou instrument care utilizează inteligența artificială pentru a prezice eficacitatea diferitelor opțiuni de reparare a editării genomului. Erorile neintenționate în corectarea mutațiilor ADN ale bolilor genetice pot fi astfel reduse.
Tehnologiile de editare a genomului oferă oportunități mari pentru tratarea bolilor genetice. Metode precum foarfecele cu gene CRISPR/Cas9 utilizate pe scară largă abordează direct cauza bolii în ADN. Foarfecele sunt folosite în laborator pentru a face modificări țintite la materialul genetic din liniile celulare și organisme model și pentru a studia procesele biologice.
O dezvoltare ulterioară a acestei metode clasice CRISPR/Cas9 se numește editare primară. Spre deosebire de foarfecele convenționale pentru gene, care creează o rupere în ambele catene ale moleculei de ADN, editarea primară taie și repara ADN-ul doar pe o singură catenă. ARN-ul ghid de editare primară (pegRNA) vizează precis site-ul relevant din genom și furnizează noua informație genetică, care este apoi transcrisă de o „enzimă de traducere” și încorporată în ADN.
Editarea primară promite să să fie o metodă eficientă de reparare a mutațiilor cauzatoare de boli în genomul pacienților. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de aplicarea cu succes, este important să se minimizeze efectele secundare neintenționate, cum ar fi erorile în corecția ADN-ului sau alterarea ADN-ului în altă parte a genomului. Conform studiilor inițiale, editarea primară duce la un număr semnificativ mai mic de modificări neintenționate decât abordările convenționale CRISPR/Cas9.
Cu toate acestea, în prezent, cercetătorii trebuie să petreacă o cantitate semnificativă de timp optimizând pegRNA pentru o țintă specifică. în genom. „Există peste 200 de posibilități de reparare per mutație. În teorie, ar trebui să testăm fiecare opțiune de proiectare de fiecare dată pentru a găsi cel mai eficient și mai precis pegRNA”, spune Gerald Schwank, profesor la Institutul de Farmacologie și Toxicologie de la Universitatea din Zurich (UZH).
Schwank și grupul său de cercetare trebuiau să găsească o soluție mai ușoară. Împreună cu Michael Krauthammer, profesor UZH la Departamentul de Biomedicină Cantitativă, și echipa sa, au dezvoltat o metodă care poate prezice eficiența pegRNA-urilor. Testând peste 100.000 de pegRNA-uri diferite în celule umane, aceștia au reușit să genereze un set cuprinzător de date de editare primară. Acest lucru le-a permis să determine care proprietăți ale unui pegARN - cum ar fi lungimea secvenței ADN, secvența blocurilor de construcție ADN sau forma moleculei de ADN - influențează pozitiv sau negativ procesul de editare primară.
Ulterior, echipa a dezvoltat un algoritm bazat pe inteligență artificială pentru a recunoaște modele în pegRNA relevante pentru eficiență. Pe baza acestor modele, instrumentul instruit poate prezice atât eficacitatea, cât și acuratețea editării genomului cu un anumit pegARN. „Cu alte cuvinte, algoritmul poate determina cel mai eficient pegARN pentru corectarea unei anumite mutații”, spune Michael Krauthammer. Instrumentul a fost deja testat cu succes pe celule umane și de șoareci și este disponibil gratuit pentru cercetători.
Sunt necesare studii preclinice suplimentare înainte ca noul instrument de editare principal să poată fi utilizat la oameni. Cu toate acestea, cercetătorii sunt încrezători că, în viitorul apropiat, va fi posibil să se utilizeze editarea primară pentru a repara mutațiile ADN ale bolilor moștenite obișnuite, cum ar fi anemia falciformă, fibroza chistică sau bolile metabolice.
Studiul este publicat în revista Nature Biotechnology.
Comentarii:
Adauga Comentariu