Крупный прорыв: ИИ в сочетании с CRISPR обеспечивает сверхточный контроль экспрессии генов
Исследователи разработали модель ИИ на основе глубокого обучения, которая может предсказать как "целевую", так и "нецелевую" активность инструмента редактирования генов CRISPR-Cas13 (способного манипулировать РНК). Это настоящее достижение: методика может как значительно сократить количество несоответствий, так и измерить активность гена с беспрецедентной точностью.
Если метод CRISPR-Cas9 предназначен исключительно для редактирования ДНК, то CRISPR-Cas13, усовершенствованная версия недавно разработанного инструмента редактирования генов, может использоваться для манипулирования РНК. Вмешиваясь в процесс клеточной транскрипции, новый инструмент позволяет более эффективно инактивировать транскрипцию, на которую направлено действие, блокируя экспрессию определенного гена или удаляя его.
Благодаря нацеливанию на РНК, Cas13 обещает широкий спектр применения, например, выбор конкретных изоформ при нейродегенерации или выявление некодирующих транскриптов, модулирующих пролиферацию раковых клеток или устойчивость к химиотерапии. А учитывая, что генетический материал вирусов в основном состоит из РНК, CRISPR Cas-13 может позволить препятствовать их размножению путем направленного расщепления.
"Подобно инструментам CRISPR, нацеленным на ДНК, таким как Cas9, мы ожидаем, что инструменты CRISPR, нацеленные на РНК, такие, как Cas13, окажут значительное влияние на молекулярную биологию и биомедицинские приложения в ближайшие годы", — предполагает Невилл Санджана, доцент биологии Нью-Йоркского университета, старший преподаватель Нью-Йоркского геномного центра и один из ведущих авторов нового исследования.
Однако основной проблемой в реализации этих перспектив является разработка "направляющих" РНК Cas13 (гРНК), нацеленных на некодирующие РНК, вирусные РНК и транскрипты, кодирующие специфические белки. Как следует из названия, эти РНК служат проводниками для ферментов (в данном случае Cas13), нацеленных на РНК или ДНК, образуя с ними комплексы.
В большинстве случаев эти ферментные комплексы (гРНК-Cas13) нацелены исключительно на транскрипционную активность, на удаление, вставку или модификацию. В отличие от этого, предсказание внецелевой активности - в частности, инсерционных мутаций, несоответствий и делеций - мало изучено. На самом деле, примерно каждая пятая мутация в нашем организме - это вставка или делеция. Поэтому очень важно учитывать эти внецелевые мутации при применении технологии CRISPR. Разработка оптимизированных гРНК позволяет достичь этой цели.
Исследователи в новом исследовании, описанном в специализированном журнале Nature Biotechnology, совершили настоящее достижение, зарегистрировав активность более 200 000 гРНК. Предсказывая с помощью искусственного интеллекта активность целевой и внецелевой транскрипции, ученые смогли с удивительной точностью управлять CRISPR-Cas13, полностью подавляя экспрессию гена или частично снижая его активность. Цель такого точного контроля - максимизировать эффективность редактирования генов на намеченной мишени и минимизировать активность других РНК, поскольку это может привести к нежелательным последствиям для клетки.
Сверхточный контроль экспрессии генов
Чтобы проверить свою технологию, исследователи сначала провели серию "экранов" CRISPR, направленных на все РНК в клетках человека. Генные экраны - это инструменты для определения функции гена и понимания его взаимодействия. В , датированном 2020 годом, те же специалисты продемонстрировали, что эта техника может быть использована для создания эффективного протокола для конструирования гРНК-Cas13. В этом исследовании они измерили активность 200 000 гРНК, нацеленных на ключевые гены человека. Этот набор включал так называемые "идеальные" гРНК, а также внецелевые гРНК с несоответствием, вставкой и делецией.
Модель глубокого обучения под названием TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via Guide RNA Design) затем была обучена на этих данных CRISPR скрининга. Исследователи используют возможности глубокого машинного обучения для обработки очень больших наборов данных.
Сравнивая прогнозы, сделанные ИИ, с эмпирическими тестами на человеческих клетках, было обнаружено, что модель способна с высокой степенью точности предсказывать как целевую, так и внецелевую транскрипционную активность. Это делает ее первой моделью РНК CRISPR, способной предсказывать обе активности одновременно. Другими словами, модель ИИ позволила разработать гРНК-Cas13, которые обеспечивают тонкий баланс между целевым ингибированием и обходом внецелевой активности.
"Важно отметить, что мы также смогли использовать интерпретируемое машинное обучение, чтобы понять, почему модель предсказывает, что конкретный проводник будет работать хорошо или нет", — говорит Дэвид Ноулз, профессор Колумбийского университета, а также соавтор .
Кроме того, эксперты продемонстрировали, что предсказания ИИ о внецелевом воздействии могут быть использованы для модуляции или дозирования экспрессии гена. Ген может быть частично экспрессирован на желаемом уровне путем активации соответствующей несовпадающей гРНК. Это может привести, например, к получению только 70% транскрипта определенного гена. Этот вариант будет особенно полезен для лечения патологий с избыточным количеством копий гена, таких как синдром Дауна или некоторые виды рака.