Мы часто слышим о том, что на нашу внешность, манеру общения, а также склонность к некоторым заболеваниям влияют гены, передающиеся нам по наследству. Но можно ли редактировать гены, как текст или видео? Оказывается, можно. Более того, это одно из самых перспективных направлений исследований организмов. Команда ученых из Microsoft, Массачусетского технологического института и Гарварда, придумала, как ускорить популярный генный редактор.
Он называется CRISPR аббревиатура слов clustered regularly interspaced short palindromic repeats. Это технология, которая позволяет легче и точнее редактировать ДНК живых клеток. С помощью CRISPR ученые могут в будущем решить многие сегодняшние проблемы, например, преодолеть такое заболевание малярия. «Это мощное решение, но существует много технических проблем, которые стоят на пути его внедрения», отмечает Джон Денч (John Doench), помощник директора Broad Institute учреждения Массачусетского технологического института, отвечающего за биологическое направление проекта.
Одной из таких проблем является определение места в гене, где нужно применить CRISPR, чтобы получить желаемый результат. В ручном режиме это требует часов работы в лаборатории, большого бюджета и многочисленных попыток. «Мало людей имеют необходимые навыки, ресурсы или время, чтобы заниматься такой работой", говорит Николо Фьюзи (Nicolo Fusi), который в Microsoft Research исследует биологические вычисления и машинное обучение.
Система машинного обучения Azimuth упростит этот процесс. Ученые смогут использовать собственные модели, чтобы найти оптимальный способ выключить нужный ген. Azimuth может строить прогнозы, имея ограниченный набор исходных данных. Молекулярные биологи смогут использовать ее для определения частей, воздействие на которые выключает ген. Машинное обучение позволяет прогнозировать такие участки для любого гена, даже для тех, в отношении которых нет экспериментальных данных.
Работа над Azimuth началась после того, как исследователи Microsoft Дженнифер Листгартен (Jennifer Listgarten) и Николо Фьюзи, которые занимались вопросами численного моделирования, посетили лекцию Джона Денча. Позже Денч и исследователи Microsoft начали работать вместе на CRISPR. Партнерство специалистов из разных отраслей редактирование генов и машинного обучения позволило создать новый инструмент для работы с CRISPR. «Мы бы не смогли создать этот инструмент без их помощи, и они не смогли бы сделать этого без нашего участия», отмечает Листгартен.
Машинное обучение для улучшения CRISPR пытаются использовать уже длительное время. Фьюзи говорит, что их проект использует более изощренную модель машинного обучения, чем предыдущие попытки. Она также учитывает недостатки и преимущества разработанных ранее решений. «Мы хотим не только понять, почему некоторые черты важны, но и тщательно оценить проделанную ранее работу», говорит Фьюзи.
Над новым решением также работают исследователи из Института рака им. Даны-Фарбер и Школы медицины при Университете Вашингтона. Свои наработки они недавно опубликовали в журнале Nature Biotechnology. Кроме вычислительных моделей, ученые также выпустили библиотеки, которые покажут другим исследователям места в гене, на которые следует повлиять при помощи CRISPR, чтобы получить нужный результат.
Исследователи продолжают работать над проектом, поскольку необходимо также знать, когда использование CRISPR на одном гене вызовет непредсказуемые последствия в других местах генома. Ученые называют это «эффектом промаха» и говорят, что это одна из самых больших проблем при использовании CRISPR на пути создания лекарств для людей.
Возможность редактирования генов уже длительное время является целью молекулярной биологии. Для этого создали много инструментов, но CRISPR, который использует схожие с бактериями механизмы, считается одним из самых удобных и точных.
Ученые говорят, что CRISPR поможет понять, когда пациент может оказаться невосприимчивым к лекарствам от рака или антибиотикам, приобретая мутации, которые вызывают серповидно-клеточную анемию, найти лекарства от редких форм слепоты. Эту технологию можно использовать для медицинских целей. Например, вывести устойчивый к изменениям климата и других угроз урожай. «CRISPR действительно творит революцию во многих отраслях одновременно», говорит Листгартен.
02.04.23
