I ricercatori di Melbourne hanno sviluppato un metodo basato sull’intelligenza artificiale per creare inibitori di proteine sintetiche per i sistemi di modifica genetica CRISPR. Questo approccio accelerato dall’intelligenza artificiale ha ottenuto risultati in 8 settimane che tradizionalmente richiederebbero anni di ricerca e scoperta. Lo studio, pubblicato il 26 gennaio in Natura Chemical Biology, descrive in dettaglio la progettazione degli AIcrs, che sono anti-CRISPR progettati dall'intelligenza artificiale. Questi inibitori prendono di mira il sistema CRISPR-Cas13a che modifica l’RNA e mostrano una potenza nanomolare. Le tecnologie CRISPR hanno fatto avanzare la medicina genetica, ma persistono problemi di sicurezza a causa della possibilità che l’enzima attivo causi danni involontari a geni sani. Le proteine anti-CRISPR possono mitigare questo problema regolando il meccanismo di modifica genetica. Gli anti-CRISPR naturali sono rari; solo 118 sono stati identificati in 10 anni di ricerca. La dottoressa Cyntia Taveneau, progettista di proteine presso la Monash University e autrice principale, ha affermato che gli inibitori funzionali CRISPR sono stati prodotti rapidamente utilizzando la progettazione proteica accelerata dall’intelligenza artificiale e questi inibitori funzionano sia nelle cellule batteriche che umane. Il gruppo di ricerca, guidato dal professore associato Gavin Knott presso il Biomedicine Discovery Institute della Monash University e dal dottor Rhys Grinter presso il Bio21 Institute dell'Università di Melbourne, ha utilizzato RoseTTAFold Diffusion e ProteinMPNN. Questi strumenti hanno generato 10.000 potenziali progetti mirati al dominio della nucleasi HEPN di LbuCas13a. Da 96 candidati filtrati, tre inibitori principali, denominati AIcrVIA1, AIcrVIA2 e AIcrVIA3, hanno mostrato valori IC50 di circa 7 nanomolari, indicando un'elevata potenza inibitoria. La validazione ha compreso la cristallografia a raggi X e la microscopia crioelettronica. La struttura cristallina di AIcrVIA1 con una risoluzione di 1,9 angstrom ha mostrato una stretta corrispondenza tra la proteina reale e il progetto computazionale. Gli inibitori erano efficaci nei sistemi viventi. Nelle cellule batteriche, l’espressione di uno qualsiasi dei tre AIcrVIA ha ripristinato i titoli dei batteriofagi precedentemente soppressi dall’attività CRISPR. Nelle cellule umane HEK293T, gli inibitori hanno ripristinato l'espressione della proteina fluorescente che era stata ridotta dalla scissione dell'RNA mediata da Cas13a. Il professore associato Knott ha indicato che la capacità di progettare inibitori su misura per regolare CRISPR contribuirà allo sviluppo di strumenti CRISPR nella ricerca, nella medicina, nell’agricoltura e nella microbiologia. A differenza degli anti-CRISPR naturali dei fagi, che offrono un controllo meccanicistico limitato, gli inibitori progettati dall’intelligenza artificiale consentono ai ricercatori di specificare dove e come bloccano l’attività CRISPR. Questo approccio potrebbe essere adattato per creare inibitori per altri sistemi CRISPR, tra cui TnpB, Fanzor e le integrasi del DNA guidate da CRISPR. Il dottor Grinter ha osservato che la scoperta di inibitori naturali per obiettivi clinicamente rilevanti rimane impegnativa e richiede molto tempo. Ha affermato che questo studio ha implementato un approccio rapido alla progettazione anti-CRISPR, utilizzando l’intelligenza artificiale per creare anti-CRISPR altamente accurati e specifici.
