Машинное обучение помогло CRISPR отредактировать геном по-настоящему

Машинное обучение помогло CRISPR отредактировать геном по-настоящему

Американские исследователи разработали вычислительную модель, предсказывающую исход репарации той или иной последовательности ДНК после того как ее порезал белок Cas9. Как выяснилось, для примерно десятой части случаев можно с высокой вероятностью предсказать, какая последовательность там образуется после работы систем репарации ДНК. Это позволило ученым исправить ряд вредных мутаций в клетках человека при помощи CRISPR без дополнительного использования матрицы для редактирования. Работа опубликована в Nature.
 970 • 15.11.2018

Система редактирования генома CRISPR-Cas9 содержит два основных компонента – белок Cas9 и короткую затравку (направляющую РНК), которая указывает Cas9, какое место генома ему порезать. Этот базовый комплект, строго говоря, ничего не редактирует, он просто вносит в геном двуцепочечный разрыв в заданном месте. Чтобы вставить в это место нужную последовательность, необходим третий компонент – матричная ДНК, содержащая ту самую последовательность, которую нужно внести в геном. Используя эту матрицу, клеточная система репарации по механизму гомологичной рекомбинации залечивает разрыв в ДНК и встраивает туда нужный кусочек.

В отсутствие матрицы для репарации (и даже если она есть, так как гомологичная рекомбинация в клетках человека работает довольно плохо) разрез восстанавливается с участием других систем репарации ДНК, в частности, системы негомологичного соединения концов (NHEJ) и соединения концов на основе микрогомологии (MMEJ). После работы этих систем на месте разреза остаются небольшие делеции или инсерции, которые в большинстве случаев нарушают работу гена. Именно поэтому при помощи «базового комплекта» CRISPR-Cas9 легко сломать ген, но сложно починить.

Предполагаемые механизмы залечивания двуцепочечного разрыва в ДНК без матрицы для рекомбинации. Max W. Shen et al / Nature 2018

Исследователи из Массачусетского технологического института решили превратить недостаток систем репарации в достоинство и создали модель на основе машинного обучения, которая с высокой вероятностью предсказывает исход репарации ДНК по механизмам NHEJ и MMEJ, то есть сообщает, какая именно последовательность в месте разреза образуется после репарации с учетом делеций и инсерций как минимум в 50 процентах случаев. Согласно модели, предсказать исход репарации с такой точностью можно для 5-11 процентов всех направляющих РНК для человеческого генома («precise-50»). Для построения модели inDelphi ученые использовали экспериментальные данные, которые получили после разрезания генома Cas9 почти двух тысяч сайтов в ДНК.

После создания модели ученые экспериментально подтвердили ее релевантность – для этого из списка «precise-50»-направляющих РНК выбрали 14, которые «натравливали» бы Cas9 на последовательность с мутацией (а именно, микроделецией в один нуклеотид), характерную для того или иного генетического заболевания. После репарации разрыва в этом месте, согласно inDelphi, должен появляться лишний нуклеотид. Оказалось, что действительно, после работы CRISPR и системы репарации последовательность гена восстанавливалась благодаря такой микроинсерции в среднем в 60 процентах случаев.

Это означает, что некоторые вредные мутации (делеции или инсерции), приводящие к развитию заболеваний можно исправлять при помощи CRISPR без использования матрицы для репарации и с достаточно высокой эффективностью. Всего исследователи смогли подобрать направляющие РНК из списка «precise-50» для 195 таких вредоносных аллелей и экспериментально подтвердили, что они с частотой более 50 процентов исправляются до нормальных после разреза и репарации. К примеру, им удалось отредактировать мутацию в гене HPS1 в фибробластах пациентов с синдромом Германского-Пудлака, приводящего к нарушению пигментации кожи и гемофилии, а также мутацию в гене ATP7A в клетках больных болезнью Менкеса.

Источник: nplus1.ru

Актуальное

Главное


Партнеры

Все партнеры