Naukowcy z The Jackson Laboratory (JAX), Broad Institute of MIT i Harvard oraz Yale University wykorzystali sztuczną inteligencję do zaprojektowania tysięcy nowych przełączników DNA, które mogą precyzyjnie kontrolować ekspresję genu w różnych typach komórek. Ich nowe podejście otwiera możliwość kontrolowania, kiedy i gdzie geny ulegają ekspresji w organizmie, z korzyścią dla zdrowia ludzkiego i badań medycznych, w sposób nigdy wcześniej niemożliwy.
„Wyjątkowość tych syntetycznie zaprojektowanych elementów polega na tym, że wykazują one niezwykłą specyficzność w stosunku do typu komórek docelowych, dla których zostały zaprojektowane” – powiedział dr Ryan Tewhey, profesor nadzwyczajny w The Jackson Laboratory i współautor pracy. „Stwarza to nam możliwość zwiększenia lub zmniejszenia ekspresji genu tylko w jednej tkance bez wpływu na resztę ciała”.
W ostatnich latach technologie edycji genetycznej i inne podejścia do terapii genowej umożliwiły naukowcom modyfikowanie genów wewnątrz żywych komórek. Jednakże oddziaływanie na geny tylko w wybranych typach komórek lub tkanek, a nie na cały organizm, było trudne. Dzieje się tak częściowo z powodu ciągłego wyzwania, jakim jest zrozumienie przełączników DNA, zwanych elementami cis-regulacyjnymi (CRE), które kontrolują ekspresję i represję genów.
W artykule opublikowanym 23 października w zaawansowanym wydaniu internetowym NaturaTewhey i jego współpracownicy nie tylko zaprojektowali nowe, nigdy wcześniej nie widziane syntetyczne CRE, ale także wykorzystali CRE do skutecznej aktywacji genów w mózgu, wątrobie lub komórkach krwi bez włączania tych genów w innych typach komórek.
Instrukcje dotyczące tkanki i czasu
Chociaż każda komórka organizmu zawiera te same geny, nie wszystkie geny są potrzebne w każdej komórce i nie zawsze. CRE pomagają zapewnić, że geny potrzebne w mózgu nie zostaną wykorzystane na przykład przez komórki skóry lub że geny wymagane we wczesnym rozwoju nie zostaną aktywowane u dorosłych. Same CRE nie są częścią genów, ale są oddzielnymi, regulatorowymi sekwencjami DNA – często zlokalizowanymi w pobliżu kontrolowanych przez nie genów.
Naukowcy wiedzą, że w ludzkim genomie znajdują się tysiące różnych CRE, a każdy z nich pełni nieco inną rolę. Jednak gramatyka CRE była trudna do zrozumienia, „bez prostych reguł kontrolujących działanie każdego CRE” – wyjaśnił dr Rodrigo Castro, specjalista zajmujący się obliczeniami w laboratorium Tewhey w JAX i współautor nowego artykułu. „Ogranicza to naszą zdolność do projektowania terapii genowych, które wpływają tylko na określone typy komórek w ludzkim ciele”.
„Ten projekt zasadniczo zadaje pytanie: «Czy możemy nauczyć się czytać i pisać kod tych elementów regulacyjnych?»” – powiedział dr Steven Reilly, adiunkt genetyki w Yale i jeden z głównych autorów badania. „Jeśli pomyślimy o tym w kategoriach języka, gramatyka i składnia tych elementów są słabo poznane. Dlatego staraliśmy się zbudować metody uczenia maszynowego, które mogłyby nauczyć się bardziej złożonego kodu, niż bylibyśmy w stanie zrobić to samodzielnie”.
Wykorzystując sztuczną inteligencję zwaną głębokim uczeniem się, grupa wytrenowała model wykorzystując setki tysięcy sekwencji DNA ludzkiego genomu, które zmierzyli w laboratorium pod kątem aktywności CRE w trzech typach komórek: krwi, wątroby i mózgu. Model sztucznej inteligencji pozwolił naukowcom przewidzieć aktywność dowolnej sekwencji na podstawie niemal nieskończonej liczby możliwych kombinacji. Analizując te przewidywania, naukowcy odkryli nowe wzorce w DNA, dowiadując się, w jaki sposób gramatyka sekwencji CRE w DNA wpływa na ilość utworzonego RNA – wskaźnik zastępczy poziomu aktywacji genu.
Zespół, w skład którego wchodzili Pardis Sabeti, lekarz medycyny, DPhil, współstarszy autor badania i główny członek instytutu w Broad Institute oraz profesor na Harvardzie, opracował następnie platformę o nazwie CODA (Computational Optimization of DNA Activity), która wykorzystywała sztuczną inteligencję model umożliwiający efektywne zaprojektowanie tysięcy zupełnie nowych CRE o wymaganych cechach, takich jak aktywacja określonego genu w ludzkich komórkach wątroby, ale brak aktywacji tego samego genu w ludzkiej krwi lub komórkach mózgu. Dzięki iteracyjnemu połączeniu badań „na mokro” i „na sucho”, wykorzystując dane eksperymentalne do zbudowania, a następnie sprawdzenia modeli obliczeniowych, badacze udoskonalili i ulepszyli zdolność programu do przewidywania biologicznego wpływu każdego CRE oraz umożliwili zaprojektowanie konkretnych CRE, których nigdy nie było wcześniej widziane w naturze.
„Naturalne CRE, choć jest ich mnóstwo, reprezentują niewielki ułamek możliwych elementów genetycznych, a ich funkcje są ograniczone przez dobór naturalny” – powiedział współautor badania, dr Sager Gosai, doktorant w laboratorium Sabeti. „Te narzędzia sztucznej inteligencji mają ogromny potencjał w projektowaniu przełączników genetycznych, które precyzyjnie dostosowują ekspresję genów do nowych zastosowań, takich jak bioprodukcja i terapia, które leżą poza zakresem presji ewolucyjnej”.
Wybierz i wybierz swój narząd
Tewhey i jego współpracownicy przetestowali nowe, zaprojektowane przez sztuczną inteligencję syntetyczne CRE, dodając je do komórek i mierząc, jak dobrze aktywowały geny w pożądanym typie komórek, a także jak dobrze radziły sobie z unikaniem ekspresji genów w innych komórkach. Odkryli, że nowe CRE są jeszcze bardziej specyficzne dla typu komórki niż naturalnie występujące CRE, o których wiadomo, że są z nimi powiązane.
„Syntetyczne CRE odbiegały semantycznie od elementów naturalnych tak bardzo, że przewidywania dotyczące ich skuteczności wydawały się nieprawdopodobne” – stwierdził Gosai. „Początkowo spodziewaliśmy się, że wiele sekwencji będzie zachowywać się nieprawidłowo w żywych komórkach”.
„To było dla nas ekscytujące zaskoczenie, jak dobrze CODA poradziła sobie z projektowaniem tych elementów” – powiedział Castro.
Tewhey i jego współpracownicy badali, dlaczego syntetyczne CRE były w stanie przewyższać naturalnie występujące CRE i odkryli, że specyficzne dla komórki syntetyczne CRE zawierały kombinacje sekwencji odpowiedzialnych za ekspresję genów w docelowych typach komórek, a także sekwencje, które tłumią lub wyłączają gen w innych typach komórek.
Na koniec grupa przetestowała kilka syntetycznych sekwencji CRE u danio pręgowanego i myszy, uzyskując dobre wyniki. Na przykład jeden CRE był w stanie aktywować białko fluorescencyjne w rozwijających się wątrobach danio pręgowanego, ale nie w żadnym innym obszarze ryby.
„Ta technologia toruje drogę do pisania nowych elementów regulacyjnych o wstępnie zdefiniowanych funkcjach” – powiedział Tewhey. „Takie narzędzia będą cenne w badaniach podstawowych, ale mogą również mieć znaczące implikacje biomedyczne, gdzie można będzie wykorzystać te elementy do kontrolowania ekspresji genów w bardzo określonych typach komórek do celów terapeutycznych”.
