Pembelajaran Mesin Bantu Rekayasa Enzim untuk Pengeditan

PENYUNTINGAN genom telah berkembang pesat dengan hasil yang menjanjikan untuk mengobati kondisi genetik, tetapi selalu ada ruang untuk perbaikan. Sebuah makalah baru menunjukkan kekuatan rekayasa protein yang dapat diskalakan yang dikombinasikan dengan pembelajaran mesin (machine learning) untuk mendorong kemajuan di bidang terapi gen dan sel.

Dalam studi mereka, para penulis mengembangkan algoritma pembelajaran mesin -- yang dikenal sebagai PAMmla -- yang dapat memprediksi sifat sekitar 64 juta enzim penyuntingan genom. Penelitian ini dapat membantu mengurangi efek yang tidak sesuai target dan meningkatkan keamanan penyuntingan, meningkatkan efisiensi penyuntingan, dan memungkinkan para peneliti untuk memprediksi enzim yang disesuaikan untuk target terapi baru.

Penyuntingan genom telah berkembang pesat dengan hasil yang menjanjikan untuk mengobati kondisi genetik tetapi selalu ada ruang untuk perbaikan. Sebuah makalah baru oleh para peneliti dari Mass General Brigham yang diterbitkan di Nature menunjukkan kekuatan rekayasa protein yang dapat diskalakan yang dikombinasikan dengan pembelajaran mesin untuk mendorong kemajuan di bidang terapi gen dan sel.

Dalam studi mereka, para penulis mengembangkan algoritma pembelajaran mesin -- yang dikenal sebagai PAMmla yang dapat memprediksi sifat sekitar 64 juta enzim penyuntingan genom. Penelitian ini dapat membantu mengurangi efek samping dan meningkatkan keamanan penyuntingan, meningkatkan efisiensi penyuntingan, serta memungkinkan para peneliti memprediksi enzim yang disesuaikan untuk target terapeutik baru. Hasil penelitian mereka dipublikasikan di Nature.

“Studi kami merupakan langkah awal dalam memperluas repertoar enzim CRISPR-Cas9 yang efektif dan aman secara drastis. Dalam manuskrip kami, kami menunjukkan kegunaan enzim yang diprediksi oleh PAMmla ini untuk mengedit sekuens penyebab penyakit secara tepat pada sel manusia primer dan tikus,” kata penulis korespondensi Ben Kleinstiver, PhD, peneliti asosiasi Kayden-Lambert MGH Research Scholar di Rumah Sakit Umum Massachusetts (MGH).

“Berdasarkan temuan ini, kami sangat antusias untuk memanfaatkan alat-alat ini oleh komunitas dan juga menerapkan kerangka kerja ini pada sifat dan enzim lain dalam repertoar penyuntingan genom,” ungkapnya.

Enzim CRISPR-Cas9 dapat digunakan untuk mengedit gen di berbagai lokasi di seluruh genom, tetapi teknologi ini memiliki keterbatasan. Enzim CRISPR-Cas9 tradisional dapat memiliki efek yang tidak sesuai target, memodifikasi DNA pada lokasi yang tidak diinginkan dalam genom.

Studi yang baru diterbitkan ini bertujuan untuk meningkatkan hal ini dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi dan menyesuaikan enzim dengan lebih baik agar mencapai targetnya dengan spesifisitas yang lebih tinggi. Pendekatan ini juga menawarkan solusi yang terukur, upaya rekayasa enzim lainnya memiliki throughput yang lebih rendah dan biasanya menghasilkan enzim yang jauh lebih sedikit. hay