A CRISPR forradalmasította a tudományt. Az AI most a következő szintre emeli a génszerkesztőt.

A genom pontos szerkesztésének képességének köszönhetően a CRISPR eszközöket ma már széles körben használják a biotechnológiában és az orvostudományban az öröklött betegségek leküzdésére. 2023 végén egy terápia segítségével a Nobel-díjas eszközt az FDA jóváhagyta a sarlósejtes betegség kezelésére. A CRISPR is engedélyezve van CAR T sejtterápia a rák elleni küzdelemben és megszokták csökkenti a veszélyesen magas koleszterinszintet klinikai vizsgálatokban.

Az orvostudományon kívül a CRISPR eszközök a mezőgazdasági táj megváltoztatása, a folyamatban lévő projektekkel mérnök szarvatlan bikák, tápanyagban gazdag paradicsomés állatállomány és hal nagyobb izomtömeggel.

Valós hatása ellenére a CRISPR nem tökéletes. Az eszköz mindkét DNS-szálat levágja, ami veszélyes mutációkat okozhat. Ezenkívül véletlenül elcsípheti a genom nem kívánt területeit, és előre nem látható mellékhatásokat válthat ki.

A CRISPR-t először baktériumokban fedezték fel védekező mechanizmusként, ami arra utal, hogy a természet rengeteg CRISPR összetevőt rejt. Az elmúlt évtizedben a tudósok különböző természeti környezeteket – például tóhabot – vizsgáltak meg, hogy megtalálják az eszköz olyan változatait, amelyek potenciálisan növelhetik annak hatékonyságát és pontosságát. Bár sikeres, ez a stratégia attól függ, hogy mit kínál a természet. Egyes előnyök, például a kisebb méret vagy a test hosszabb élettartama gyakran olyan kompromisszumokkal jár, mint az alacsonyabb aktivitás vagy pontosság.

Ahelyett, hogy az evolúcióra hagyatkoznánk, felgyorsíthatunk-e jobb CRISPR-eszközöket mesterséges intelligencia segítségével?

Ezen a héten, Profluens, egy kaliforniai székhelyű startup, stratégiát vázolt fel amely mesterséges intelligenciát használ a CRISPR génszerkesztők új univerzumának megálmodására. A nagy nyelvi modellek – a népszerű ChatGPT mögött álló technológia – alapján az AI több új génszerkesztő összetevőt tervezett.

Az emberi sejtekben az összetevők összekapcsolódtak a célzott gének megbízható szerkesztésével. A hatékonyság megfelelt a klasszikus CRISPR-nek, de sokkal pontosabb. Az OpenCRISPR-1 névre keresztelt legígéretesebb szerkesztő az egyes DNS-betűket is precízen kicserélheti – ezt a technológiát alapszerkesztésnek nevezik – olyan pontossággal, amely vetekszik a jelenlegi eszközökkel.

„Bemutatjuk az emberi genom világ első sikeres szerkesztését egy olyan génszerkesztő rendszerrel, amelyben minden komponenst teljes mértékben mesterséges intelligencia tervezett.” írt a szerzők egy blogbejegyzésben.

Az Isten is egymásnak teremtette őket

A CRISPR és a mesterséges intelligencia hosszú kapcsolata van.

A CRISPR recept két fő részből áll: egy „ollós” Cas-proteinből, amely elvágja vagy kivágja a genomot, és egy „vérkutya” RNS-vezetőből, amely az ollós fehérjét a célgénhez köti.

Ezen összetevők változtatásával a rendszer egy eszköztársá válik, amelyben minden beállítást egy adott típusú génszerkesztés végrehajtására szabnak. Egyes Cas-fehérjék a DNS mindkét szálát elvágják; mások csak egy szálat adnak egy gyors levágást. Az alternatív változatok az RNS-t, a vírusokban található genetikai anyag egy fajtáját is levághatják, és diagnosztikai eszközként vagy vírusellenes kezelésként használhatók.

A Cas-fehérjék különböző változatai gyakran megtalálhatók a természetes környezet kutatásával vagy a közvetlen evolúciónak nevezett folyamat révén. Itt a tudósok racionálisan kicserélik a Cas-fehérje egyes részeit, hogy potenciálisan növeljék a hatékonyságot.

Ez egy nagyon időigényes folyamat. Itt jön be az AI.

A gépi tanulás már segített előre jelezni a célon kívüli hatásokat a CRISPR eszközökben. Ez is hazakerült kisebb Cas-fehérjéken, hogy a lecsökkentett szerkesztőket könnyebben bejuthassák a sejtekbe.

A profluens használt mesterséges intelligencia újszerű módon: Ahelyett, hogy fellendítették volna a jelenlegi rendszereket, a CRISPR összetevőket a semmiből tervezték nagy nyelvi modellek segítségével.

A ChatGPT és a DALL-E alapjait ezek a modellek vezették be a mesterséges intelligenciába a mainstreambe. Hatalmas mennyiségű szövegből, képből, zenéből és egyéb adatokból tanulnak a minták és fogalmak desztillálásához. Az algoritmusok így generálnak képeket egyetlen szöveges promptból – mondjuk: „unikornis napszemüveggel táncol a szivárvány felett” –, vagy utánozzák egy adott előadó zenei stílusát.

Ugyanez a technológia is átalakította a fehérjedizájn világát. Mint egy könyvben szereplő szavak, a fehérjéket az egyes molekuláris „betűkből” láncokká fűzik fel, amelyek aztán meghatározott módon hajtogatják, hogy a fehérjék működjenek. Azáltal, hogy fehérjeszekvenciákat tápláltak be az MI-be, a tudósok már megtették kialakított antitestek és egyéb a természet számára ismeretlen funkcionális fehérjék.

"A nagy generatív fehérje nyelvi modellek megragadják annak a mögöttes tervét, hogy mi teszi a természetes fehérjét működőképessé" írt a csapat a blogbejegyzésben. "Ígérnek egy parancsikont az evolúció véletlenszerű folyamatának megkerülésére, és arra késztetnek bennünket, hogy szándékosan tervezzünk fehérjéket egy meghatározott célra."

Az AI a CRISPR juhokról álmodik?

Minden nagy nyelvi modellhez képzési adatokra van szükség. Ugyanez igaz a génszerkesztőket előállító algoritmusra is. Ellentétben a szövegekkel, képekkel vagy videókkal, amelyek online könnyen lekaparhatók, a CRISPR adatbázist nehezebb megtalálni.

A csapat először több mint 26 terabájtnyi adatot szűrt át a jelenlegi CRISPR-rendszerekről, és elkészítette a CRISPR-Cas atlaszt – a kutatók szerint az eddigi legkiterjedtebbet.

A keresés több millió CRISPR-Cas komponenst tárt fel. A csapat ezután kiképezte a sajátját ProGen2 nyelvi modell– amelyet fehérjefelfedezésre finomítottak – a CRISPR atlasz segítségével.

Az AI végül négymillió fehérjeszekvenciát hozott létre potenciális Cas-aktivitással. Miután egy másik számítógépes programmal kiszűrték a nyilvánvaló holtpontokat, a csapat nullázta a Cas „fehérjeolló” új univerzumát.

Az algoritmus nem csak olyan fehérjéket álmodott meg, mint a Cas9. A Cas-fehérjék családokba tartoznak, mindegyiknek megvannak a maga sajátosságai a génszerkesztő képességben. Az AI olyan fehérjéket is tervezett, amelyek hasonlítanak a Cas13-ra, amely RNS-t céloz, és a Cas12a-ra, amely kompaktabb, mint a Cas9.

Összességében az eredmények közel ötszörösére bővítették a potenciális Cas-fehérjék univerzumát. De működik ezek közül valamelyik?

Hello, CRISPR World

A következő tesztnél a csapat a Cas9-re összpontosított, mert azt már széles körben használják az orvosbiológiai és egyéb területeken. Nagyjából 240,000 9 különböző típusú állatból származó CasXNUMX fehérjeszerkezetre képezték ki az MI-t azzal a céllal, hogy hasonló fehérjéket állítsanak elő a természetes fehérjék helyettesítésére – de nagyobb hatékonysággal és pontossággal.

A kezdeti eredmények meglepőek voltak: a generált szekvenciák, nagyjából egymillióan, teljesen különböztek a természetes Cas9 fehérjéktől. A DeepMind AlphaFold2 nevű fehérjeszerkezet-előrejelző mesterséges intelligencia segítségével azonban a csapat megállapította, hogy az előállított fehérjeszekvenciák hasonló formákat ölthetnek.

A Cas-fehérjék nem működhetnek véreb-RNS-vezető nélkül. A CRISPR-Cas atlasz segítségével a csapat arra is kiképezte a mesterséges intelligenciát, hogy RNS-útmutatót hozzon létre, ha fehérjeszekvenciát kap.

Az eredmény egy CRISPR génszerkesztő, amelynek mindkét összetevője – a Cas fehérje és az RNS útmutató – az AI által tervezett. Az OpenCRISPR-1 névre keresztelt génszerkesztő aktivitása hasonló volt a klasszikus CRISPR-Cas9 rendszerekhez, ha tenyésztett emberi vesesejteken tesztelték. Meglepő módon a mesterséges intelligencia által generált verzió nagyjából 95 százalékkal csökkentette a célon kívüli szerkesztést.

Néhány módosítással az OpenCRISPR-1 alapszerkesztést is végrehajthat, amely képes egyetlen DNS-betűt megváltoztatni. A klasszikus CRISPR-hez képest az alapszerkesztés valószínűleg pontosabb, mivel korlátozza a genom károsodását. Az emberi vesesejtekben az OpenCRISPR-1 megbízhatóan konvertálta az egyik DNS-betűt egy másikra a genom három pontján, a jelenlegi alapszerkesztőkéhez hasonló szerkesztési sebességgel.

Az egyértelműség kedvéért a mesterséges intelligencia által generált CRISPR eszközöket csak edényben lévő cellákban tesztelték. Ahhoz, hogy a kezelések eljussanak a klinikára, alapos tesztelésnek kell alávetni a biztonságot és a hatékonyságot élőlényeken, ami hosszú ideig tarthat.

A Profluent nyíltan megosztja az OpenCRISPR-1-et kutatókkal és kereskedelmi csoportokkal, de az eszközt létrehozó mesterséges intelligencia házon belül marad. „Az OpenCRISPR-1-et nyilvánosan kiadjuk, hogy elősegítsük a széles körű, etikus felhasználást a kutatási és kereskedelmi alkalmazásokban” – írták.

Előnyomatként a munkájukat ismertető dolgozatot még nem elemezték szakértő szakértők. A tudósoknak azt is be kell mutatniuk, hogy az OpenCRISPR-1 vagy annak változatai több szervezetben is működnek, beleértve a növényeket, egereket és az embereket. De káprázatos módon az eredmények új utat nyitnak a generatív mesterséges intelligencia előtt, amely alapvetően megváltoztathatja genetikai tervünket.

Kép: Profluens

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://singularityhub.com/2024/04/25/this-ai-just-designed-a-more-precise-crispr-gene-editor-for-human-cells-from-scratch/