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Cell重磅:AI从头设计生成小型结合蛋白,大幅提高先导编辑效率

来源:生物世界 2025-08-07 12:21

在这项最新研究中,研究团队利用 RFdiffusion 来抑制错配修复(MMR)通路,从而提高先导编辑(PE)效率。

自CRISPR-Cas9基因组编辑技术问世以来,人们为拓展其应用范围付出了大量努力,从而开发出了碱基编辑器(Base editor,BE)和先导编辑器(Prime editor,PE)。

碱基编辑器能够转换单个或少数几个碱基,而先导编辑器能够引入碱基替换以及小的片段插入和缺失。由于其灵活性和性,先导编辑器在包括细胞和基因治疗以及疾病建模在内的治疗应用方面正受到越来越多的关注。然而,先导编辑器受限于其较低的编辑效率,因此,人们探索了各种策略以提高先导编辑效率。

2025 年 8 月 5 日,首尔国立大学医学院的研究人员在国际顶尖学术期刊Cell上发表了题为:AI-generated MLH1 small binder improves prime editing efficiency的研究论文。

该研究利用David Baker团队开发的 AI 蛋白质设计工具 RFdiffusion,设计了靶向抑制错配修复(MMR)通路的MLH1 小型结合蛋白(MLH1-SB),并使用 AlphaFold3 从设计的候选蛋白中高效筛选最佳蛋白 一个仅由82 个氨基酸组成的MLH1-SB,其可与当前的各种先导编辑器兼容适配,在人类细胞和小鼠体内大幅提高先导编辑效率。

这项研究凸显了生成式人工智能(generative AI)在推进基因组编辑技术方面的巨大潜力。

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