今日《Nature》：CRISPR的最大短板之一，AI竟能几乎完美解决？

药明康德AI/报道

近几年出现的基因编辑工具CRISPR-Cas9为研究者提供了定点编辑基因组的能力。CRISPR能根据用户设计的向导RNA（gRNA），在基因组中找到精确位置诱导DNA双链断裂。它比以往的基因编辑工具更方便和便宜，因而得到广泛使用。

图片来源：Pixabay

近日，美国麻省理工和哈佛大学的研究者开发出了一种计算模型，可以通过机器学习来提升CRISPR-Cas9的效果，对致病基因变异实现精准且可预测的编辑。这项成果为遗传疾病的研究和潜在疗法提供了新的可能性。相关论文发表在《Nature》上。

CRISPR工具能切割DNA造成双链断裂。基因组中的双链断裂对细胞有严重危害，如果不及时修复细胞可能会衰老或死亡，因此细胞会使用各种DNA修复途径来修复DNA双链断裂，包括同源定向修复（HDR）和非同源末端链接修复（NHEJ）等。

HDR途径是参考姐妹染色单体的序列，找到断裂位点周围对应的相似区域，并在断裂处依样画瓢合成碱基连接断裂点来达成的。利用这一特性，科学家可以引入一个DNA模板，它看起来类似CRISPR的切割区域，但包含有修饰/改变过的序列，让细胞利用HDR途径修复时会将这个DNA模板当作姐妹染色单体的序列，重建碱基序列时按这个DNA模板修复，从而引入科学家想要导入的序列。籍此机制，科学家可以对基因组的精确位置做出改变，利用DNA模板编辑目标区域。

可惜的是，HDR通常比另一种DNA修复途径NHEJ的效率低，尤其是对那些处于非分裂期中的细胞。虽然NHEJ的效率较高，但与可引入用户设计DNA模板的HDR途径相比，NHEJ较为不可控。在CRISPR会反复切割DNA情况下，细胞可能会利用高效的NHEJ修复基因组，成为CRISPR无法识别的目标区域，从而不再继续切割。这种情况会造成目标区域出现碱基的插入和缺失（indels），并且在不同细胞中会产生非常多样化和异质性的编辑结果。

▲这项研究的流程示意图（图片来源：《Nature》）

如果要用CRISPR-Cas9来治疗人类遗传疾病，准确编辑基因组至关重要。为了减少脱靶效应和副作用，CRISPR的研究者优化了向导RNA (gRNA)的设计，探索了会造成脱靶切割的因素，提升了Cas9的序列保真度，并开发了Cas9的替代品等等。尽管有这些进展，由于CRISPR-Cas9编辑基因时仍无法避免NHEJ修复过程，要严格控制碱基插入或缺失依然存在挑战。 

现在，Richard Sherwood博士及同事开发了一种用机器学习来预测基因组修复结果的方法，是由Streptococcus pyogenes Cas9 (SpCas9)介导的高通量修复系统，实现了精准的无模板Cas9编辑。研究者使用一个含有近2000对Cas9 gRNA和人体DNA靶点的数据库，训练了一个名为“inDelphi”的机器学习模型。inDelphi可预测由CRISPR切割引起的微同源介导的末端连接（MMEJ）和NHEJ产生的indels混合物，这些混合物具有超过100种的独特indels。

在这项研究中，研究者使用inDelphi来识别以前未被充分认识的一类疾病相关突变，这些突变可以利用较“不纯”的末端链接修复途径，被CRISPR修复成常见的健康DNA序列。经该模型识别，5%-11% 靶向人体基因组的Cas9 gRNA能在超过50%的情况下（被称为“精准-50”）产生单一且可预测的修复结果。inDelphi还能利用无模板Cas9编辑识别并预测出合适的致病基因变异靶标，包括一些曾被认为无法用该方法找到的靶标。

▲inDelphi可以准确预测几乎所有的编辑结果（图片来源：《Nature》）

最后，研究者通过实验证明，人体细胞中与Hermansky-Pudlak综合征、Menkes病以及家族性高胆固醇血症这三种疾病有关的近200种致病变异，其编辑和修复的准确性都能达到“精准-50”的标准。

这一研究结果建立了一种实现精准、无模板基因组编辑的方法。研究结果表明，使用inDelphi，可以将末端连接修复从不准确但效率高的DNA修复途径，提升为有效的DNA修复途径，其结果的异质性可以预测并由此得到控制，并有望开拓其在某些基因组编辑中的应用。

参考资料：

[1] Max W. Shen et al., Predictable and precise template-free CRISPR editing of pathogenic variants, Nature, 2018, DOI: 10.1038/s41586-018-0686-x

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