Исследователи разработали модель искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, которая позволяет предсказывать как «целевую», так и «нецелевую» активность инструментов редактирования генов CRISPR-Cas13 (которые могут манипулировать РНК).
Эта методика позволяет измерять активность генов с беспрецедентной точностью при значительном сокращении количества несоответствий: если CRISPR-Cas9-метод, разработанный специально для редактирования ДНК, то CRISPR-Cas13, недавно созданная улучшенная версия инструмента для редактирования генов, может использоваться для манипулирования РНК. Он может быть использован для. Вмешиваясь впроцессы клеточной транскрипции, этот новый инструмент может более эффективно инактивировать транскрипцию мишеней, блокируя экспрессию определенных генов или удаляя их. Нацеливаясь на РНК, Cas13 может использоваться для селекции определенных изоформ при нейродегенерации и, обещает широкий спектр применений, включая идентификацию некодирующих транскриптов, регулирующих рост раковых клеток и устойчивость к химиотерапии.
Кроме того, учитывая, что большая часть вирусного генетического материала состоит из РНК, CRISPR Cas-13способен подавлять размножение вирусов путем направленного расщепления. Какие инструменты CRISPR, нацеленные на ДНК, такие как Cas9, инструменты CRISPR, нацеленные на РНК, такие как Cas13, вероятно, окажут большое влияние на молекулярную биологию и биомедицинские приложения в ближайшие годы, прогнозирует Неввил Санджана, доцент кафедры биологии Нью-Йоркского университета и старший преподаватель кафедры генома. Старший преподаватель Геномного центра и один из ведущих авторов нового исследования Невилл Санджана.
Однако серьезной проблемой на пути реализации этих перспектив является разработка «направляющих» РНК (gRNA)Cas13, нацеленных на некодирующие РНК, вирусные РНК и специфические белок-кодирующие транскрипты. Как следует из названия, эти РНК служат проводниками для ферментов (в данном случае Cas13), которые нацеливаются на РНК или ДНК и образуются ними комплексы. В большинстве случаев эти ферментные комплексы (gRNA-Cas13) направлены только на транскрипционные активности, такие как делеции, инсерции и модификации. Напротив, предсказание off-targetактивности, в частности инсерционных мутаций, мисматчей и делеций, изучено недостаточно. Действительно, примерно каждая пятая мутация в нашем организме — это инсерция или делеция. Поэтому при применении технологии CRISPR очень важно учитывать эти мутации вне мишени. Разработка оптимизированных гРНК позволяет достичь этой цели
В новом исследовании, опубликованном в рецензируемом журнале Nature Biotechnology, ученые зарегистрировали активность более 200 000гРНК, что является настоящим достижением. Используя искусственный интеллект для предсказания активности целевой и внецелевой транскрипции, ученые смогли с удивительной точностью управлять CRISPR-Cas13, либо полностью подавляя экспрессию генов, либо частично снижая ее активность. Цель такого точного управления- максимизировать эффективность редактирования генов в намеченной мишени и минимизировать активность другихРНК.
Сверхточный контроль экспрессии генов
Для проверки технологии исследователи сначала провели серию CRISPR-«экранов», направленных на все РНК в клетках человека. Генные экраны — это инструменты для определения функции генов и понимания их взаимодействия; в исследовании 2020 года те же специалисты показали, что эта технология может быть использована для создания эффективных протоколов конструирования gRNA-Cas13. В этом исследовании была измерена активность 200 тыс. гРНК, нацеленных на важные гены человека. Набор включал не только «идеальные» гРНК, но и внецелевые гРНК, содержащие несоответствия, вставки и делеции.
На данных CRISPR-сканирования была обучена модель глубокого обучения под названием TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression through Guide RNA Design). Исследователи использовали возможности глубокого машинного обучения для обработки очень больших массивов данных.
Когда прогнозы, сделанные ИИ, были сопоставлены с экспериментальными испытаниями в клетках человека, оказалось, что модель может с высокой точностью предсказывать как целевую, так и внецелевую транскрипционную активность. Таким образом, это первая модель CRISPR РНК, которая может предсказывать обе активности одновременно. Другими словами, эта модель искусственного интеллекта позволила разработать gRNA-Cas13, найдя тонкий баланс между целевым ингибированием и ингибированием внецелевой активности.
«Важно, что мы также смогли использовать интерпретирующее машинное обучение, чтобы понять, почему модель предсказывает, будет ли работать тот или иной проводник или нет», — говорит Дэвид Ноулз, профессор Колумбийского университета и соавтор исследования.
Эксперты также показали, что предсказания ИИ о нецелевом действии могут быть использованы для регулирования и дозирования экспрессии генов. Гены могут частично экспрессироваться на желаемом уровне путем активации соответствующей несовпадающей гРНК. В результате, например, вырабатывается только 70% транскриптов определенного гена. Этот вариант может быть особенно полезен при лечении заболеваний с избыточным числом копий генов, таких как синдром Дауна и некоторые виды рака.
