Naukowcy z Melbourne opracowali opartą na sztucznej inteligencji metodę tworzenia syntetycznych inhibitorów białek na potrzeby systemów edycji genów CRISPR. Dzięki temu podejściu wspomaganemu przez sztuczną inteligencję uzyskano wyniki w ciągu 8 tygodni, które tradycyjnie wymagałyby lat badań odkrywczych. Badanie, opublikowane 26 stycznia w Natura Biologia chemiczna szczegółowo opisuje projekt AIcrs, które są zaprojektowanymi przez sztuczną inteligencję anty-CRISPR. Inhibitory te są ukierunkowane na system CRISPR-Cas13a edytujący RNA i wykazują siłę nanomolową. Technologie CRISPR przyczyniły się do rozwoju medycyny genetycznej, jednak nadal istnieją obawy dotyczące bezpieczeństwa ze względu na możliwość spowodowania przez aktywny enzym niezamierzonego uszkodzenia zdrowych genów. Białka anty-CRISPR mogą to złagodzić poprzez regulację maszynerii edycji genów. Naturalne anty-CRISPR są rzadkie; w ciągu 10 lat badań zidentyfikowano zaledwie 118 z nich. Dr Cyntia Taveneau, projektantka białek na Uniwersytecie Monash i główna autorka, stwierdziła, że funkcjonalne inhibitory CRISPR zostały szybko wyprodukowane przy użyciu projektowania białek akcelerowanego sztuczną inteligencją i inhibitory te działają zarówno w komórkach bakteryjnych, jak i ludzkich. Zespół badawczy, kierowany przez profesora nadzwyczajnego Gavina Knotta z Instytutu Biomedycyny Discovery Instytutu Monash i dr Rhysa Griintera z Instytutu Bio21 Uniwersytetu w Melbourne, wykorzystał technologię RoseTTAFold Diffusion i ProteinMPNN. Narzędzia te wygenerowały 10 000 potencjalnych projektów ukierunkowanych na domenę nukleazy HEPN LbuCas13a. Spośród 96 odfiltrowanych kandydatów trzy wiodące inhibitory, nazwane AIcrVIA1, AIcrVIA2 i AIcrVIA3, wykazywały wartości IC50 wynoszące około 7 nanomoli, co wskazuje na wysoką siłę hamowania. Walidacja obejmowała krystalografię rentgenowską i mikroskopię krioelektronową. Struktura krystaliczna AIcrVIA1 przy rozdzielczości 1,9 angstremów wykazała ścisłe dopasowanie pomiędzy rzeczywistym białkiem a projektem obliczeniowym. Inhibitory okazały się skuteczne w organizmach żywych. W komórkach bakteryjnych ekspresja któregokolwiek z trzech AIcrVIA przywróciła miana bakteriofagów wcześniej tłumione przez aktywność CRISPR. W ludzkich komórkach HEK293T inhibitory przywracały ekspresję białka fluorescencyjnego, która została zmniejszona w wyniku rozszczepienia RNA za pośrednictwem Cas13a. Profesor nadzwyczajny Knott wskazał, że możliwość zaprojektowania dostosowanych do indywidualnych potrzeb inhibitorów regulujących CRISPR przyczyni się do rozwoju narzędzi CRISPR w badaniach, medycynie, rolnictwie i mikrobiologii. W przeciwieństwie do naturalnych anty-CRISPR pochodzących z fagów, które zapewniają ograniczoną kontrolę mechaniczną, inhibitory zaprojektowane przez sztuczną inteligencję pozwalają naukowcom określić, gdzie i w jaki sposób blokują aktywność CRISPR. Podejście to można dostosować do tworzenia inhibitorów dla innych systemów CRISPR, w tym integraz DNA kierowanych przez TnpB, Fanzor i CRISPR. Dr Griinter zauważył, że odkrycie naturalnych inhibitorów dla klinicznie istotnych celów pozostaje wyzwaniem i czasochłonne. Stwierdził, że w tym badaniu zastosowano szybkie podejście do projektowania rozwiązań anty-CRISPR, wykorzystując sztuczną inteligencję do tworzenia bardzo dokładnych i specyficznych rozwiązań anty-CRISPR.
