AI能让基因编辑更准确吗

在使用CRISPR技术进行基因编辑的过程中，Cas9剪刀可以在适当的位置切割DNA，并在指导RNA的帮助下剪切。然而，遗传物质后来缝合在一起的方式并不十分精确;事实上，科学家们一直认为，如果没有模板，这个过程就是随机的。然而，“有证据表明细胞不能随机修复DNA，”布里格姆妇女医院的遗传学家理查德舍伍德告诉科学家。2016年的一篇论文还提出了维修模式。舍伍德想知道人工智能能否预测这些结果。

Sherwood及其同事在去年发表在“自然”杂志上的一项研究中描述了他们如何训练一种名为inDelphi的机器学习算法来预测用Cas9剪切的DNA的修复，使用来自1,872个目标序列的实验数据，然后在小鼠和人类细胞系中进行切割。该算法显示，在超过50%的编辑产品中，5-11%的指导RNA在人类基因组中诱导了单一的，可预测的修复基因型。换句话说，编辑不是随机的，团队报告。

另外，Felicity Allen和Leopold Parts英国Wellcome Sanger研究所及其同事创建了一种名为FORECasT的算法(Cas9目标修复事件的优势结果)，可以做同样的事情。基于41,630个指导RNA的文库和修复前后靶基因座的序列 - 在不同细胞类型中总计超过10亿次修复的数据集 - 该模型显示大多数修复是单碱基插入，小缺失，或称为微同源介导的缺失的更长的缺失，并且基于存在于Cas9切割位点的特定序列。研究人员在Nature Biotechnology上报告说，该算法能够使用确定每次修复的序列来预测Cas9编辑结果。预计的维修与Sherwood相似，但基于更多的数据，Allen和Parts说。

“这是发生这些预测的正确位置和合适的时间，”Synthego的首席科学官Rich Stoner说道，他是一家有兴趣开发修复预测程序的基因组工程公司，类似于inDelphi，FORECasT，还有第三个叫做SPROUT，用于商业化。然而，Stoner指出，对三种算法结果的尚未发表的分析表明，有时它们对相同类型的细胞中的相同切割做出了截然不同的预测，这表明算法的准确性需要改进。

对序列修复的准确预测可以使研究人员能够计算预测精确的指导RNA，从而重现精确的人类患者突变，从而开发出更好的研究模型来研究遗传疾病。Sherwood和他的同事还表明，他们的算法可以预测哪些指导RNA需要 - 没有修复模板 - 正确的致病突变发现在人类患者身上，CRISPR的临床应用即使不是几十年，现实。预测的修复工作来自患有导致血液凝固缺乏和白化病的罕见遗传疾病的患者的细胞系，另一种包括生长障碍和神经系统恶化。

接下来，舍伍德说，“我们希望测试我们是否可以在动物模型中修复引起疾病的突变，最终目标是为人类患者做到这一点。”

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