
何が起きたか
研究者らはGoogleのAlphaFold AIを使用して、CRISPR遺伝子編集に用いられるCas9タンパク質の、望まない副次的な編集を可能にする部分を特定した。この分析で特定した10個の主要な位置のアミノ酸を修正することで、意図した標的での正常な活性を保ちながら、副次的な活性を28%から5%に低下させた変異体を作成した。
なぜ重要か
遺伝子編集療法が有効であるためには多くの細胞を編集する必要があり、稀なオフターゲット配列さえもランダムに人間のゲノム内に複数回出現するため、規模を拡大すると意図しない編集が必ず生じる。この計算手法は、特定のガイドRNAに適応した、より安全な遺伝子編集システムを設計するための体系的な方法を提供し、治療開発における安全性のボトルネックを除去する可能性がある。
注目点
研究者らは、この手法がCas9と別のCasタンパク質(Cas12)の両方で機能することを示し、幅広い適用可能性を示唆している。また、個々の変更を以前開発されたCas9変異体と組み合わせることで、さらに大きな改善が得られる可能性があるとも指摘しているが、ここではその組み合わせは検証されていない。
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遺伝子編集療法は、CRISPRシステムが初めてヒト使用に適応させられて以来、根本的な安全性上の課題に直面してきた。ガイドRNAは意図した標的配列のみに一致するように設計されているが、ヒトゲノムの膨大なサイズ(約30億塩基)により、稀な配列さえランダムに複数回出現する可能性がある。さらに問題なのは、Cas9タンパク質が少数の不一致塩基対を許容でき、それでもDNAへの結合能力を失わないため、どのオフターゲット配列が切断されるかを予測することが難しいことである。研究者らはこれに対処するためにさまざまな戦略を追求してきた。ガイドRNA選択の最適化、Cas9タンパク質自体の改善、実際のDNA変更を行う効果タンパク質の修正である。この新しい研究は計算手法を採用し、AlphaFoldがタンパク質と核酸の相互作用をモデル化する能力を活かして、オフターゲット結合を可能にするCas9の正確な構造的特性を特定している。
このアプローチが特に価値がある理由は、その特異性と一般性である。不一致を含む配列に結合する際のCas9の構造変化を分析することで、研究者らはアミノ酸が予測可能な方法で接触パターンを変えることを発見した。これにより、特定の位置でアミノ酸を交換する標的化された修正を設計することが可能になり、オンターゲット性能を失うことなくオフターゲット活性を劇的に低下させた。この方法がCas9とCas12の両方で機能したという事実は、他の遺伝子編集システムにも適用できる可能性を示唆している。他の研究チームは有向進化を使用して同等またはわずかに優れた結果を達成しているが、この計算手法は特定のガイドRNAと既知の不一致パターンに適応したシステムを設計する可能性を提供し、遺伝子治療開発における個別化された安全性の最適化への道を開く。
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