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港大医学院研究团队结合了人工智能与蛋白质工程技术
发布时间:2022-07-15 17:38:04 来源:hth华体会注册 作者:hth华体会比分


  香港大学李嘉诚医学院(港大医学院)研究团队发现了更有效的 CRISPR-Cas9 变体,可应用于基因治疗。研究将人工智能中的「机器学习」应用于大型蛋白质筛选,从有限的蛋白变体实验数据,拓展出更庞大的虚拟数据作分析,令变体数据可大增至原有的20倍,大大加快筛选的速度。研究团队成员包括(右起):港大医学院生物医学学院系助理教授黄兆麟博士、助理研究员Dawn Thean Gek-lian小姐及博士后研究员褚恺宜博士。

  香港大学李嘉诚医学院(港大医学院)研究团队发现了更有效的 CRISPR-Cas9 变体,可应用于基因治疗。是项研究将人工智能中的「机器学习」应用于大型蛋白质筛选,从有限的蛋白变体实验数据,拓展出更庞大的虚拟数据作分析,令变体数据可大增至原有的20倍,大大加快筛选的速度。研究团队将此方法成功地应用于改良多个Cas9蛋白,并设计出具有增强基因编辑效率的新金黄葡萄球菌Cas9(SaCas9)的变体。相关研究成果现已在国际科学期刊《自然-通讯》(按此浏览期刊文章),并就此提交了专利申请。

  金黄葡萄球菌Cas9(SaCas9)是体内基因治疗的重要候选编辑酶,因为它体积小,可以包装成腺相关病毒载体,然后输送至人体细胞中,以便应用于治疗。然而,对于某些特定的疾病位点,SaCas9的基因编辑活性仍需提高,才可达到治疗效果。因此,从精准医学的立场而言,在利用SaCas9成为治疗人类疾病的可靠工具之前,进一步改良SaCas9尤其重要。这些改良包括改变Cas9蛋白以提高其效率和精确度。在寻找可改良蛋白性能的序列突变时,一般可透过定点饱和诱变方法来寻找最佳的氨基酸替换;可是若要进行多些定点突变,变体的数量将以几何级数上升,即使运用最先进的高通量蛋白质构建技术,也难以满足大增的通量。

  是项研究探索了如何结合「机器学习」方法去进行多点突变的蛋白筛选,将结构导向的突变数据库中的实证数据,再以「机器学习」方法进行虚拟筛选,以准确识别稀有和性能更好的变体,以作进一步的深入验证。

  研究团队亦根据早前发表的Cas9变体筛选之数据作为测试机器学习的框架,印证机器学习只需凭借5%至20%的实验数据,即可识别性能最佳的变体。

  挑选定点突变的位置均集中于Cas9蛋白内的间隔序列前体临近基序(PAM)相互作用(PI)结构域和WED结构域,因为这两个结构域靠近目标脱氧核醣核酸(DNA),及围绕带有PAM的DNA双链体的位置。研究团队将「机器学习」融合至高通量筛选平台,结合PI和WED结构域中的多点突变以设计活性更强的SaCas9蛋白。PAM对于Cas9的可编辑目标相当重要,透过减弱PAM与DNA之间的相互作用,从而减少PAM所带来的编辑限制,这样可以让Cas9编辑更广泛的基因目标,为了弥补与DNA之间被减弱的相互作用,需要同时于WED结构域加强与DNA的相互作用,以增强Cas9的编辑能力。

  在筛选和随后的验证中,研究人员辨别了新的变体,包括当中名为KKH-SaCas9-plus的变体,它在特定基因组位点的活性增强了高达33%。而蛋白质建模分析亦预测新改良的变体,有机会增加在WED和PI结构域与带有PAM DNA双链之间的新相互作用,这亦可解释多点突变如何增强新变体的编辑效率。

  结构导向设计一直主导着Cas9改良工程的领域,然而,它只探索了少数位点、氨基酸残基突变和多位点的组合突变。是项研究发现在结合「机器学习」到多点组合突变的筛选研究中,有助将实验数据产出最大化,大大降低实验的筛选时间和成本,并从更多的变体中寻找到更高效的变体KKH-SaCas9-plus。

  领导是项研究的港大医学院生物医学学院助理教授黄兆麟博士表示:「这方法将大大加速Cas9蛋白的改良,使基因组编辑技术得以更有效地应用于治疗遗传疾病。」

  是次项研究由港大医学院生物医学学院系助理教授黄兆麟博士领导。共同第一作者为港大医学院生物医学学院助理研究员Dawn Thean Gek-lian小姐及博士后研究员褚恺宜博士,并得到博士生方凯俊先生和陈迦静小姐、博士后研究员周鹏博士、助理研究员郭翠珊小姐及博士后研究员蔡正姿博士的协助。其他合作研究人员包括:港大医学院生物医学学院副教授何永基博士及刘鸣炜复修医学中心的郑宗立助理教授团队。

  此项研究获得国家优秀青年科学基金项目(32022089)、香港研究资助局(17104619)、香港特别行政区创新科技署创新平台肿瘤及免疫学研究中心与,以及刘鸣炜复修医学中心资助。

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