AlphaFoldが遺伝子編集タンパク質を再設計し、オフターゲット効果を低減

研究者らは、人工知能システムAlphaFoldを用いて遺伝子編集タンパク質を再設計し、DNAへの意図しない編集を減らすことで安全性を高めた。Natureに発表されたこの研究は、遺伝子治療における持続的な安全性の懸念、すなわち編集ツールが誤って異なる遺伝子配列を改変してしまうオフターゲット効果に対処するものである。

これらのオフターゲットエラーは、遺伝子編集治療を受ける患者に影響を与える。ヒトゲノムは広大であるため、まれなDNA配列でも偶然に複数回出現することがある。単一のオフターゲット編集の確率は低いが、治療では多くの細胞を編集する必要があることが多く、エラーはほぼ避けられない。これは安全な治療法の開発における大きな障壁となっている。

この研究の重要性は、遺伝子編集の安全性プロファイルを改善することにあり、これは治療法を研究から広範な臨床使用へと進める上で極めて重要である。オフターゲット効果を低減することで、改変されたタンパク質は意図しない遺伝子変化のリスクを下げ、遺伝子治療をより信頼性が高く、疾患治療に受け入れられるものにする可能性がある。

研究チームは、もともとタンパク質構造を予測するために設計されたAIプログラムAlphaFoldを用いて、遺伝子編集タンパク質におけるオフターゲット活性の原因となる重要な領域を特定した。その後、それらの特定領域を改変してエラーを最小限に抑えた。この研究はNatureの最近号に掲載されたが、正確な日付はソースに明記されていなかった。

遺伝子編集は約20年前に発見され、それに基づく最初の治療法が現在登場しつつある。しかし、安全性の課題は続いている。これまでの取り組みはオフターゲット編集を最小限に抑えることに焦点を当ててきたが、AIを用いてタンパク質自体を再設計する今回のアプローチは新しい戦略を表している。

次のステップとしては、これらの再設計されたタンパク質を前臨床モデルでさらに試験し、最終的にはヒトで試験することが考えられる。ソースは、この方法がより安全な遺伝子編集ツールにつながり、遺伝性疾患の治療法開発を加速する可能性があることを示唆している。ただし、具体的なタイムラインや次の実験についてはソースに詳細はなかった。