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人工智能为基因疗法创建AAV衣壳
2019年12月01日 由 TGS 发表
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Dyno Therapeutics，是一家开创性地，将人工智能应用于基因治疗的生物技术公司。它今天在《科学》杂志上发表了一篇文章，展示了一种综合性的机器引导方法的力量，该方法可以为基因治疗提供改良的衣壳。这项研究由Dyno的联合创始人、哈佛Wyss生物激励工程研究所的Eric D.Kelsic博士和s a M Sinai博士主研。该出版物题为“全面的AAV衣壳适应景观揭示了病毒基因，并实现了机器引导设计”。AAV衣壳是目前最常用的基因治疗载体，因为它们能够将基因物质传递到患者器官，并具有已证实的安全性。然而，自然产生的AAV衣壳缺乏最佳基因治疗的基本特性，如靶向传递、逃避免疫系统、更高水平的病毒产生和更高的转导效率。早在2015年开始，博士们就已着手通过开发新的机器引导技术来克服当前衣壳的局限性，从而快速、系统地设计出一套新的改良衣壳，用于广泛的治疗。
在发表在《科学》杂志上的研究中，作者们展示了他们独特的机器引导AAV工程方法的进展。以前的研究方法很难在不破坏复合衣壳蛋白功能的情况下改变其功能，而且缺乏关于AAV衣壳如何与机体相互作用的知识。历史上，最流行的衣壳工程方法并没有直接解决这一难题，而是采取了一种迂回的解决方案：通过对蛋白质进行随机改变来生成新衣壳。然而，由于衣壳的大多数随机变化实际上会导致函数的减少，因此这种随机库包含的存活衣壳很少，而改进的衣壳更少。认识到传统生成的Capid库的局限性，作者实现了一种机器引导的方法，使用新的高通量测量技术收集大量数据，教他们如何构建更好的库，并最终导出具有优化传递特性的合成Capid。以AAV2衣壳为研究对象，作者构建了完整的单密码子替换、插入，并对其体内传递的功能特性进行了测定。然后，他们使用机器引导的方法，利用这些数据有效地生成多种不同的AAV衣壳库，这些衣壳库具有针对小鼠肝脏的多种变化，并且其性能优于传统随机突变方法产生的AAV。在这一过程中，作者揭示了在所有最流行的AAV衣壳序列中，编码先前未被识别的蛋白质，它们被称为膜相关辅助蛋白。作者认为，该蛋白在AAV的自然生命周期中起着重要作用。
经验丰富的生物技术企业家和合成生物学、基因治疗和机器学习领域的领先科学家们，创立了将人工智能应用于基因治疗的Dyno疗法，而改良版的AAV衣壳，将重新定义这个疗法。
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