Nat:细胞修复CRISPR诱发的DNA断裂 机器学习算法 计算机

顾汉现

Nature：精确编辑基因有戏！利用机器学习算法准确地预测细胞如何修复CRISPR诱发的DNA断裂

Nat:细胞修复CRISPR诱发的DNA断裂  机器学习算法 计算机

2018-11-09 10:32

2018年11月9日/生物谷BIOON/---当双螺旋DNA因损伤（比如X射线暴露）发生断裂时，细胞中的分子机器会开展基因“自动校正（auto-correction）”，从而将基因组重新连接在一起，但是这种修复通常是不完美的。细胞中的天然DNA修复过程能够以一种看似随机且不可预测的方式在断裂位点处添加或移除DNA片段。利用CRISPR-Cas9编辑基因能够在特定位点上让DNA发生断裂，但是这可能会产生“拼写错误（spelling error）”，从而改变基因的功能。这种对CRISPR诱导的损伤作出的反应称为“末端连接（end joining）”，对让基因失去功能是非常有用的，但是科学家们认为它太容易出错而不能够用于治疗目的。

不过一项新的研究推翻了这个观点。通过构建出一种预测人类细胞和小鼠细胞如何对CRISPR诱导的DNA断裂作出反应的机器学习算法，来自美国麻省理工学院、麻省总医院、哈佛大学、布莱根妇女医院和布罗德研究所的研究人员发现细胞经常以精确和可预测的方式修复断裂的基因，有时甚至让突变基因返回到它们的健康版本。此外，他们将这种预测能力用于测试，并成功地校正了从患有两种罕见遗传疾病之一的患者体内获取的细胞中的基因突变。这项研究表明细胞的基因自我校正能力有朝一日可能与基于CRISPR的疗法联合使用，通过精确地切割DNA和允许细胞天然地修复损伤来校正基因突变。相关研究结果于2018年11月7日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Predictable and precise template-free CRISPR editing of pathogenic variants”。论文通信作者为布罗德研究所副所长David Liu教授、麻省理工学院计算机科学与生物工程教授David Gifford和布莱根妇女医院医学助理教授Richard Sherwood。

图片来自Thomas Splettstoesser (Wikipedia, CC BY-SA 4.0)。

许多疾病相关突变涉及额外或缺失的DNA片段，也称为DNA片段插入或缺失。科学家们已尝试利用基于CRISPR的基因编辑来校正这些突变。为了做到这一点，他们用一种酶切割双螺旋DNA，并利用作为蓝图的遗传物质模板插入缺失的DNA片段，或者移除额外的DNA片段。然而，这种方法仅适用于快速分裂的细胞，比如造血干细胞，即便如此，它也仅是部分有效的，因此，对体内的绝大多数细胞而言，这就使得它成为一种较差的治疗选择。为了在不需要模板的情形下通过校正DNA断裂来恢复基因功能，这就需要了解细胞如何修复CRISPR诱导的DNA断裂。

人们之前已注意到了CRISPR修复结果模式存在的证据，而且Gifford实验室已开始认为这样的结果可能是可预测到的，从而足以准确地建立模型；然而，他们还需要更多的数据来将这些模式转化为准确的预测性理解。

在这项新的研究中，这些研究人员开发出一种策略来观察细胞如何修复小鼠和人类基因组中CRISPR靶向切割的2000个位点。在观察到细胞如何修复这些切割之后，他们将所获得的数据输入到一种称为inDelphi的机器学习模型中，从而促进这种算法学习细胞如何对每个位点上的切割作出反应，也就是细胞将哪些DNA片段添加到每个受损基因上，或者从每个受损基因中移除哪些DNA片段。

他们发现inDelphi能够识别出切割位点上的模式，这些模式可预测在经过校正的基因中发生了哪些DNA片段插入和缺失。在很多位点上，经过校正的基因并不包含大量的变异，而是一种单一的结果，如校正致病性的基因。

事实上，在利用inDelphi查询通过切割恰当的位点能够校正的疾病相关基因后，这些研究人员发现了将近200种致病性的基因变异体，这些变异体在通过CRISPR相关酶切割后大部分被校正为正常的健康形式。他们也能够校正来自患有两种罕见遗传疾病---赫曼斯基-普德拉克综合征（Hermansky-Pudlak syndrome）和门克斯病（Menkes disease）---的患者的细胞中的基因突变。

Sherwood说，“我们证实主要起着长柄大锤作用的同一种CRISPR酶也能够起着凿子的作用。在开展实验之前，了解它的最可能结果的能力对很多使用CRISPR的研究人员来说是一个真正的进步。”

Gifford 说，“我们曾希望我们能够将疾病相关基因修复为它们的天然形式。看到我们的假设是正确的，这是很值得的。” （生物谷 Bioon.com）

参考资料：

HMax W. Shen, Mandana Arbab, Jonathan Y. Hsu et al. Predictable and precise template-free CRISPR editing of pathogenic variants. Nature, Published Online: 07 November 2018, doi:10.1038/s41586-018-0686-x.

https://www.nature.com/articles/s41586-018-0686-x

http://news.bioon.com/article/6729800.html



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