全部商品分類
ＤｅｅｐＳｅｅｋ憑借出色的人工智能優(yōu)勢(shì)迅速在各大領(lǐng)域出圈，各大行業(yè)都在期待新型ＡＩ工具能與他們的領(lǐng)域碰撞出新的火花。那么，當(dāng)ＣＲＩＳＰＲ基因編輯遇上ＡＩ大模型的時(shí)候，他們又將發(fā)展出什么新的可能呢？今天我們從基因編輯常見的挑戰(zhàn)之一－－－－－脫靶效應(yīng)來看ＡＩ融合在這一問題上將給基因編輯帶來什么樣的突破點(diǎn)；ＡＩ輔助設(shè)計(jì)能否進(jìn)一步降低脫靶效應(yīng)？且看ＤｅｅｐＳｅｅｋ如何回答，為我們揭秘ＡＩ大模型融合ＣＲＩＳＰＲ基因編輯后的脫靶效應(yīng)會(huì)有怎樣的變化，融合ＡＩ后的基因編輯又有何發(fā)展前景。
ＣＲＩＳＰＲ基因編輯技術(shù)的脫靶效應(yīng)是當(dāng)前研究和應(yīng)用中的主要挑戰(zhàn)之一，指編輯系統(tǒng)在非目標(biāo)位點(diǎn)引發(fā)的意外基因修飾，可能引發(fā)安全性風(fēng)險(xiǎn)。
近年來，研究者通過優(yōu)化Ｃａｓ９酶和ｓｇＲＮＡ設(shè)計(jì)顯著提升了精準(zhǔn)度，例如開發(fā)高保真變體ＳｐＣａｓ９－ＨＦ１和ＨｙｐａＣａｓ９，可降低脫靶活性達(dá)千倍。同時(shí)，檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步（如全基因組測(cè)序、ＣＩＲＣＬＥ－ｓｅｑ和?。牵眨桑模牛螅澹瘢┠軌蚋娴刈R(shí)別脫靶位點(diǎn)，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供依據(jù)。
然而，在臨床治療等應(yīng)用中，即便極低概率的脫靶仍可能產(chǎn)生嚴(yán)重后果，因此需結(jié)合計(jì)算預(yù)測(cè)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證進(jìn)行嚴(yán)格篩查。
基因編輯中的ＡＩ輔助設(shè)計(jì)在降低脫靶效應(yīng)方面展現(xiàn)出巨大潛力，它通過以下方式正在推動(dòng)這一問題的改進(jìn)：
ＡＩ如何降低脫靶效應(yīng)的具體機(jī)制
１、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)脫靶位點(diǎn)
傳統(tǒng)方法依賴實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證脫靶（如全基因組測(cè)序），而ＡＩ模型（如ＤｅｅｐＣＲＩＳＰＲ、ＳＰＲＯＵＴ）可分析ＣＲＩＳＰＲ系統(tǒng)與ＤＮＡ的相互作用，預(yù)測(cè)潛在脫靶區(qū)域。例如，基于深度學(xué)習(xí)的工具能通過序列特征（如堿基錯(cuò)配、二級(jí)結(jié)構(gòu)）評(píng)估引導(dǎo)ＲＮＡ（ｇＲＮＡ）的特異性。
２、優(yōu)化ｇＲＮＡ設(shè)計(jì)
ＡＩ算法（如Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ、ＣＲＩＳＰＲ－Ｎｅｔ）通過訓(xùn)練海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，篩選出高特異性、低脫靶的ｇＲＮＡ序列。研究表明，ＡＩ優(yōu)化的ｇＲＮＡ可將脫靶率降低１０倍以上（如某些案例中從５％降至０．５％）。
３、動(dòng)態(tài)模擬編輯過程
ＡＩ可模擬Ｃａｓ蛋白與ＤＮＡ結(jié)合的動(dòng)態(tài)過程，預(yù)測(cè)不同細(xì)胞環(huán)境（如染色質(zhì)開放狀態(tài)）對(duì)編輯效率的影響，從而選擇更安全的靶點(diǎn)。
ＡＩ輔助設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)
１、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)性
整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如表觀基因組、三維基因組結(jié)構(gòu)），ＡＩ能更全面地評(píng)估基因編輯的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
２、效率提升
傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)篩選耗時(shí)數(shù)周，而ＡＩ可在幾分鐘內(nèi)生成候選ｇＲＮＡ，大幅縮短研發(fā)周期。
３、適應(yīng)性學(xué)習(xí)
隨著更多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入，ＡＩ模型可不斷迭代優(yōu)化（如遷移學(xué)習(xí)），提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。而選擇更安全的靶點(diǎn)。
ＡＩ輔助設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)
１、ＤｅｅｐＣＲＩＳＰＲ
通過深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)ｇＲＮＡ的活性和脫靶效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性超過傳統(tǒng)工具。
２、ｉｎＤｅｌｐｈｉ
利用ＡＩ預(yù)測(cè)ＣＲＩＳＰＲ編輯后的基因修復(fù)結(jié)果，減少非預(yù)期插入／缺失（ｉｎｄｅｌｓ）。
３、Ｐｒｉｍｅ?。模澹螅椋纾睿ǎ拢颍铮幔溲芯克?/p>
ＡＩ輔助設(shè)計(jì)ｐｒｉｍｅ ｅｄｉｔｏｒ的ｇＲＮＡ和逆轉(zhuǎn)錄模板，顯著降低脫靶。
４、臨床前研究
在ＣＡＲ－Ｔ細(xì)胞治療中，ＡＩ優(yōu)化的ＣＲＩＳＰＲ編輯將脫靶事件從數(shù)百個(gè)減少到個(gè)位數(shù)。
相關(guān)推薦－Ｂｉｎｇｏ?先導(dǎo)編輯點(diǎn)突變平臺(tái)
最新的Ｐｒｉｍｅ?。牛洌椋簦椋睿缇庉嫴呗裕ǎ校牛罚┙⒘顺墒斓幕螯c(diǎn)突變編輯平臺(tái)－－Ｂｉｎｇｏ?７。該平臺(tái)依賴獨(dú)家開發(fā)的ｐｅｇＲＮＡ設(shè)計(jì)算法，編輯效率可達(dá)９０％，并無脫靶事件，可高效、精準(zhǔn)地獲得任意堿基轉(zhuǎn)換、小片段的敲除或插入的細(xì)胞模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的ＣＲＩＳＰＲ基因編輯。
未來突破方向
１、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合
通過深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)ｇＲＮＡ的活性和脫靶效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性超過傳統(tǒng)工具。
２、實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)
開發(fā)ＡＩ驅(qū)動(dòng)的＂閉環(huán)編輯系統(tǒng)＂，在基因編輯過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并修正脫靶行為。
３、個(gè)性化設(shè)計(jì)
針對(duì)個(gè)體基因組變異（如ＳＮＰｓ）定制ｇＲＮＡ，避免因人群遺傳差異導(dǎo)致的脫靶風(fēng)險(xiǎn)。
４、新型算法突破
利用生成式ＡＩ（如擴(kuò)散模型）設(shè)計(jì)自然界中不存在的、高保真Ｃａｓ蛋白變體。
相關(guān)推薦－Ｆｉｓｈ／Ｂａｉｔ蛋白質(zhì)表達(dá)純化平臺(tái)
基于自主研發(fā)的Ｆｉｓｈ／Ｂａｉｔ一步法蛋白質(zhì)純化技術(shù)，搭建了成熟蛋白質(zhì)表達(dá)純化平臺(tái)。該平臺(tái)解決了蛋白質(zhì)表達(dá)純化過程中面臨的耗時(shí)久、目的蛋白損耗大、純度低、活性低等問題。基于該平臺(tái)，可以獲得多種高活性、高活性的目的蛋白，可直接應(yīng)用于下游的基因編輯、ＣＲＩＳＰＲ檢測(cè)等實(shí)驗(yàn)。
挑戰(zhàn)與局限性
１、數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴
ＡＩ模型需要大量高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而當(dāng)前脫靶檢測(cè)技術(shù)（如ＧＵＩＤＥ－ｓｅｑ）成本仍較高。
２、生物學(xué)復(fù)雜性
細(xì)胞類型、分化狀態(tài)等因素可能影響ＡＩ預(yù)測(cè)的普適性。
３、倫理與監(jiān)管
ＡＩ設(shè)計(jì)的＂超精準(zhǔn)＂基因編輯工具可能被濫用，需建立安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。
結(jié)論
ＡＩ輔助設(shè)計(jì)已顯著降低了基因編輯的脫靶效應(yīng)，未來通過算法創(chuàng)新、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和實(shí)時(shí)調(diào)控，有望將脫靶率逼近＂零＂。這一進(jìn)展將加速基因治療（如鐮刀型貧血、遺傳性眼?。┑呐R床應(yīng)用，并推動(dòng)合成生物學(xué)和農(nóng)業(yè)基因編輯的精準(zhǔn)化。然而，ＡＩ模型的可靠性仍需通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和長期安全性評(píng)估來完善。
注：文章來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除
