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機器學習可預測基因組修復結(jié)果

文章來源:科技日報發(fā)布日期:2018-11-13瀏覽次數(shù):134

英國《自然》雜志8日在線發(fā)表了一項人工智能及生物技術(shù)研究:科學家報告了一種方法,可通過機器學習對致病基因變異實現(xiàn)且可預測的編輯。這項成果為研究遺傳疾病,開發(fā)潛在療法提供了新的可能性。

雖然CRISPR-Cas9改變了用于研究的基因組編輯技術(shù),但目前認為,保證這項技術(shù)的準確性尤其重要。

CRISPR-Cas9基因組編輯常用DNA“模板”來確保DNA修復的準確性,或?qū)⑻囟ǖ?/span>DNA序列導入基因組中。因此,缺少這些模板的DNA修復常被認為不夠準確。

現(xiàn)在,美國布列根和婦女醫(yī)院及哈佛醫(yī)學院科學家理查德·舒爾伍德及同事,發(fā)明了一種用機器學習預測基因組修復結(jié)果的方法,實現(xiàn)了的無模板Cas9編輯。研究團隊用一個含有近2000Cas9向?qū)?/span>RNAgRNA)和人體DNA靶點的數(shù)據(jù)庫,訓練了一個名為inDelphi的機器學習模型。

經(jīng)該模型識別,5%11%靶向人體基因組的Cas9向?qū)?/span>RNA能在超過50%的情況下(被稱為“-50”)產(chǎn)生單一且可預測的修復結(jié)果。inDelphi還能利用無模板Cas9編輯識別并預測出合適的致病基因變異靶標,包括一些曾被認為無法用該方法找到的靶標。

后,研究團隊通過實驗證明,人體細胞中與赫曼斯基—普德拉克綜合征(HPS、白化病綜合征的一種)、Menkes?。ㄓ址Q毛發(fā)灰質(zhì)營養(yǎng)不良)以及家族性高膽固醇血癥這三種疾病有關(guān)的近200種致病變異,其編輯和修復的準確性都能達到-50的標準。

研究人員表示,這一結(jié)果建立了一種實現(xiàn)、無模板基因組編輯的方法。

總編輯圈點:

我們可以把CRISPR-Cas9基因編輯技術(shù)看作是一種納米級的“工具包”,它好能按照我們的需要,在特定位置上對DNA進行剪切修改。但實際操作時,這家伙卻可能會出現(xiàn)意外——在錯誤的基因上動手腳——也就是產(chǎn)生“脫靶效應”,進而帶來一些嚴重后果?,F(xiàn)在研究人員開發(fā)出這套機器學習算法,不僅能提高該技術(shù)的基因組編輯效率與特異性,還將讓技術(shù)更加準確,大限度降低風險。