保持目标。谷歌的 AlphaFold 可以帮助识别基因编辑蛋白的哪些部分导致错误。在发现可以选择性靶向 DNA 的系统的几十年后，我们开始看到基于基因编辑的首批疗法。这些发展的一个挑战是安全性。虽然我们可以使其非常特定于我们想要编辑的基因，但人类基因组非常庞大，甚至稀有的 DNA 序列也可能偶然出现几次。因此，所有原始基因编辑系统都有已知的所谓脱靶效应（off-target effects），即它们简单地编辑错误的序列。这可能是低概率事件，但编辑足够多的细胞——而疗法通常需要编辑许多——错误变得不可避免。大量的努力已经投入到寻找方法，以最小化或消除脱靶编辑。在《自然》杂志的最近一期中，研究人员描述了对 AI 蛋白质折叠软件 AlphaFold 的修改，以帮助识别负责脱靶效应的基因编辑蛋白的关键区域。这些区域随后被修改以减少问题。基因编辑和脱靶效应。基因编辑系统有三个关键组件。第一个是导向 RNA（guide RNA），它可以与目标基因组序列进行碱基配对。可以设计许多所有靶向同一基因的导向 RNA，因此使系统更安全的一种方法是选择与任何其他基因组位置没有太多相似性的序列。这现在作为基因编辑系统基本设计过程的一部分被广泛使用。第二个组件是 Cas 蛋白，它以 CRISPR 系统的 Cas9 蛋白命名。它与导向 RNA 和基因组 RNA 相互作用，并帮助确保交互的特异性。如果 RNA 和 DNA 之间的碱基配对存在太多不匹配，Cas9（或其他 Cas 家族成员）将无法附着。各种方法已经导致改进的 Cas 家族成员，减少了脱靶编辑的倾向。系统的最后一个关键组件是与 Cas9 结合 DNA 时相互作用并修改 DNA 的蛋白质。在原始 CRISPR 系统中，这会切断双螺旋的两条链，产生难以控制的损伤。此后，研究人员修改了其他蛋白质以与 Cas9 相互作用，但催化更微妙的 DNA 变化，比如切掉单个碱基或进行化学修饰以改变其碱基配对方式。总体而言，导向 RNA 与基因组之间的碱基配对长度大约为 18 个碱基。基于这个标准，随机 DNA 序列中仅应该出现一次，约为 700 亿个碱基，而我们的人类基因组大约只有 30 亿个碱基。因此，从那个标准来看，我们应该是好的。但事实证明，Cas9 可以容忍少量不匹配的碱基而不失去附着在 DNA 上的能力。允许变异的碱基的确切数量和位置可能会有所不同，这使得提前识别哪些导向 RNA 可能构成危险变得困难。改善安全性的一种途径是更好地理解这些脱靶相互作用是如何发生的。接触。新工作的团队来自中国多个机构，他们提前推理出他们的方法。完美匹配的 DNA-RNA 杂交物将具有一种结构，而具有一个或多个不匹配碱基的杂交物将具有稍微不同的结构。进化优化了 Cas9 的结构以附着于前者。但显然，它并没有阻止 Cas9 采用稍微不同的构象与不匹配结构相互作用。如果我们能够识别 Cas9 中介导这些问题性相互作用的部分，我们就能够修改并可能阻止它们。团队的第一步是建立一个大型脱靶编辑位点库。他们通过使用一种改良的 CRISPR 系统，将 DNA 碱基腺嘌呤转化为相关化学物质肌苷（inosine），然后分离出所有包含它的 DNA 片段来实现这一点。他们对 10 种不同的导向 RNA 重复此过程，并分析每种导向 RNA 的大量修饰 DNA 片段，从而获得脱靶序列类型的广泛图景。下一步是检查 CRISPR 复合物如何与它们相互作用，使用 AlphaFold 基于 AI 的蛋白质折叠软件。更新的版本被设计来处理蛋白质与核酸之间的相互作用，以及多个蛋白质的复合物。因此，团队将 AlphaFold 版本的目标 DNA 序列、导向 RNA、Cas9 序列和一种能附着于 Cas9 的化学修饰碱基的酶输入。不幸的是，它出现了问题，将一种蛋白质置于显然错误的位置。无畏无惧，团队简化了操作，只将 DNA、RNA 和 Cas9 蛋白输入 AlphaFold，因为后者是决定其序列特异性的主要因素。这效果要好得多，产生的结构与通过实际与核酸和蛋白质实验确定的结构一致。通过比较结构...