Sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh University of Zurich telah mengembangkan metode baru yang kuat untuk secara tepat mengedit DNA dengan menggabungkan rekayasa genetika mutakhir dengan kecerdasan buatan. Teknik ini membuka pintu untuk pemodelan penyakit manusia yang lebih akurat dan meletakkan dasar untuk terapi gen generasi berikutnya.
Pengeditan DNA yang tepat dan ditargetkan oleh mutasi titik kecil serta integrasi seluruh gen melalui teknologi CRISPR/CAS memiliki potensi besar untuk aplikasi dalam bioteknologi dan terapi gen. Namun, sangat penting bahwa apa yang disebut “gunting gen” tidak menyebabkan perubahan genetik yang tidak diinginkan, tetapi mempertahankan integritas genomik untuk menghindari efek samping yang tidak diinginkan. Biasanya, istirahat untai ganda dalam molekul DNA secara akurat diperbaiki pada manusia dan organisme lainnya. Namun kadang -kadang, akhir DNA ini bergabung dengan kesalahan dalam kesalahan genetik.
Sekarang, para ilmuwan dari University of Zurich (UZH), Ghent University di Belgia dan ETH Zurich telah mengembangkan metode baru yang sangat meningkatkan ketepatan pengeditan genom. Menggunakan Kecerdasan Buatan (AI), alat yang disebut “Pythia” memprediksi bagaimana sel memperbaiki DNA mereka setelah dipotong oleh alat pengeditan gen seperti CRISPR/CAS9. “Tim kami mengembangkan templat perbaikan DNA kecil, yang bertindak seperti lem molekuler dan memandu sel untuk membuat perubahan genetik yang tepat”, kata penulis utama Thomas Naert, yang memelopori teknologi di UZH dan saat ini menjadi post-doc di Gent University.
Template yang dirancang AI ini pertama kali diuji dalam kultur sel manusia, di mana mereka memungkinkan pengeditan dan integrasi gen yang sangat akurat. Pendekatan ini juga divalidasi dalam organisme lain, termasuk Xenopus, katak tropis kecil yang digunakan dalam penelitian biomedis, dan pada tikus hidup, di mana para peneliti berhasil mengedit DNA dalam sel otak.
“Perbaikan DNA mengikuti pola; itu tidak acak. Dan Pythia menggunakan pola -pola ini untuk keuntungan kita,” kata Naert. Secara tradisional, ketika CRISPR memotong DNA, para ilmuwan mengandalkan mekanisme perbaikan alami sel untuk memperbaiki istirahat. Sementara perbaikan ini mengikuti pola yang dapat diprediksi, mereka dapat menghasilkan hasil yang tidak diinginkan, seperti penghancuran gen di sekitarnya.
“Apa yang kami modelkan pada skala besar -besaran adalah bahwa proses perbaikan DNA ini mematuhi aturan yang konsisten yang dapat dipelajari dan diprediksi AI,” kata Naert. Dengan wawasan ini, para peneliti mensimulasikan jutaan kemungkinan hasil pengeditan menggunakan pembelajaran mesin, mengajukan pertanyaan sederhana namun kuat: Apa cara paling efisien untuk membuat perubahan kecil spesifik pada genom, mengingat bagaimana sel cenderung memperbaiki dirinya sendiri?
Selain mengubah huruf individu dari kode genetik atau mengintegrasikan gen yang dikirimkan secara eksogen, metode ini juga dapat digunakan untuk memberi label protein spesifik secara fluoresensi. “Itu sangat kuat,” kata Naert, “karena memungkinkan kita untuk secara langsung mengamati apa yang dilakukan protein individu dalam jaringan sehat dan sakit.” Keuntungan lain dari metode baru ini adalah bekerja dengan baik di semua sel – bahkan di organ tanpa pembelahan sel, seperti otak.
Pythia dinamai berdasarkan pendeta tinggi Oracle di kuil Apollo of Delphi di Antiquity, yang dikonsultasikan untuk memprediksi masa depan. Dengan cara yang sama, alat baru ini memungkinkan para ilmuwan untuk meramalkan hasil pengeditan gen dengan presisi yang luar biasa. “Sama seperti ahli meteorologi menggunakan AI untuk memprediksi cuaca, kami menggunakannya untuk memperkirakan bagaimana sel akan merespons intervensi genetik. Kekuatan prediktif semacam itu sangat penting jika kami ingin pengeditan gen aman, dapat diandalkan, dan berguna secara klinis,” kata Soeren Lienkamp, Profesor di Institute of Anatomi Uzh dan ETH Zurich dan ETH Zurich.
“Yang paling menggairahkan kita bukan hanya teknologi itu sendiri, tetapi juga kemungkinan yang dibuka. Pythia menyatukan prediksi AI skala besar dengan sistem biologis nyata. Dari sel yang dikultur ke seluruh hewan, loop ketat antara pemodelan dan titik eksperimen ini menjadi semakin berguna, misalnya dalam terapi gen yang tepat”, Lienkamp menambah. Pekerjaan ini menciptakan kemungkinan baru untuk memahami penyakit genetik dan mengembangkan terapi gen, juga untuk penyakit neurologis, yang lebih aman dan lebih efektif.
Literatur
Thomas Naert et al. Integrasi genom yang tepat dan dapat diprediksi oleh desain yang dibantu oleh pembelajaran yang mendalam dari templat berbasis mikrohomologi. Bioteknologi Alam. 12 Agustus 2025. Doi: 10.1038/s41587-025-02771-0
