瑞士苏黎世大学等开发Pythia辅助设计精准CRISPR基因编辑系统

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关键词：

来源：

Nature Biotechnology

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来源地址：

https://www.nature.com/articles/s41587-025-02771-0

资源所属：

农业生物技术专题

类型：

学术文献

语种：

英语

原文发布日期：

2025-08-12

摘要：

2025年8月12日，来自瑞士苏黎世大学、根特大学、哈佛大学等多所机构的Thomas Naert、Soeren S. Lienkamp等研究团队在《Nature Biotechnology》上发表题为《Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates》的研究论文。该研究提出了一种基于深度学习辅助设计的微同源（μH）串联重复修复臂策略，用于实现精确且可预测的CRISPR-Cas介导的基因组整合与编辑。通过利用预训练的inDelphi模型预测DNA双链断裂（DSB）修复结果，研究团队设计了与靶点序列匹配的短串联重复修复臂（3–6 bp），成功在HEK293T细胞的32个位点实现了高效、框内保留的转基因整合，并显著减少了基因组和转基因的缺失。该方法在非洲爪蟾（Xenopus tropicalis）和小鼠大脑中验证了其在早期胚胎分裂细胞和非分裂细胞中的适用性，实现了内源蛋白标记和生殖系传递。此外，研究还扩展了该策略至单链寡核苷酸（ssODN）模板介导的小规模精确编辑，开发了名为Pythia的计算工具，可预测并优化编辑效率，为实验性和治疗性基因组编辑提供了高效、可预测的设计平台。