ИИ поможет генным инженерам
Группа исследователей из Инженерного колледжа Сеульского национального университета и Медицинской школы Университета Ёнсе создали искусственный интеллект (ИИ), который повышает точность технологии редактирования генома CRISPR-Cpf1.
CRISPR является важным инструментом технологии редактирования генов, позволяющим вырезать определённые участки ДНК и избирательно корректировать генетическую информацию клеток. Он состоит из фермента, разделяющего ДНК, и направляющей РНК, которая «указывает» ферменту участок ДНК, который необходимо отщепить.
В процессе редактирования генома очень важно точно нацелить генетические ножницы на ДНК-мишень. В этом и заключается основная проблема технологии CRISPR: довольно сложно выбрать нужную направляющую РНК, которая сможет точно указать ферменту редактируемый участок ДНК.
Группа исследователей разработала ИИ, который собрал данные оценки эффективности генетических ножниц, подверг их анализу и создал обучающую модель.
Компьютерная программа-симулятор, предсказывающая эффект генетических ножниц, уже существует. Но, в отличие от нового ИИ, количества собранной информации недостаточно для генерирования точного прогноза результата.
Первым шагом в создании модели прогнозирования точности генетических ножниц был сбор информации о 15000 различных направляющих РНК, полученной в результате использования передовых методов анализа. Вся эта информация была введена в ИИ для определения тех «ножниц», которые помогут осуществить наиболее точное редактирование генов. Кроме этого, ИИ определил доступность тех или иных РНК для целевых участков ДНК. Этот процесс позволяет выявить те гены, которые могут быть отредактированы с максимальной точностью.
Корреляция между результатом, полученным в процессе эксперимента, и прогнозом, который определил ИИ, составила 0,87. Для сравнения, корреляция экспериментального результата с прогнозом уже существовавших программ составила 0,5-0,6. Чем ближе результат к 1, тем выше точность и надежность прогноза.
ИИ способен самообучаться: исследователи могут получить прогноз результата редактирования интересующего гена, протестировав перед этим несколько моделей генных ножниц. Это значительно сократит затраты времени, сил и материальных ресурсов.
По мере накопления информации о разных генных ножницах точность и надежность прогнозов ИИ будет повышаться.
Статья Hui Kwon Kim et al. Deep learning improves prediction of CRISPR–Cpf1 guide RNA activity опубликована в журнале Nature.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru.