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明尼苏达大学双城分校的一个团队首次开发了一种新工具,用于预测和定制一种称为“特定地点重组”的特定DNA编辑的速度。这项研究为糖尿病和癌症等疾病提供更个性化、更高效的遗传和细胞疗法铺平了道路。
该研究发表在《自然通讯》上。
位点特异性重组过程涉及使用酶来识别和修改活细胞中特定DNA序列。它具有使用细胞疗法治疗无数疾病的重要应用。
例如,免疫疗法需要从患者身上提取免疫细胞,并对它们进行基因改造,以对抗癌症等疾病。在这些应用中,重要的是要精确控制基因表达的时间,以最大限度地提高治疗效果,同时最大限度地减少体内的不良反应。
明尼苏达大学工程师开发了一种将高通量实验与机器学习模型相结合的方法,使特定站点的重组过程更加高效和可预测。该模型允许研究人员编程DNA的编辑速度。这意味着他们可以控制治疗细胞对其环境的反应速度,从而控制其产生药物或治疗性蛋白质的速度或缓慢。
该论文的高级作者、明尼苏达大学双子城生物医学工程系副教授Casim Sarkar表示,据他们所知,这是第一个使用模型来预测修改DNA序列如何控制特定地点重组速度的例子。通过将工程原理应用于这个问题,他们可以拨打DNA编辑的发生速度,并使用这种控制形式来定制治疗性细胞反应。他们的研究还确定了新的DNA序列,这些序列的重组效率比自然界中发现的DNA序列要高得多,这可以加快细胞反应时间。”
Sarkar和他的团队首先开发了一种实验方法来计算特定站点的重组率,然后使用该信息来训练机器学习算法。最终,这允许研究人员简单地输入DNA序列,该模型预测该DNA序列的重组速度。
他们还发现,他们可以使用建模来预测和控制细胞内多种蛋白质的同时产生。这可用于编程干细胞,以产生用于再生医学应用的新组织或器官,或赋予治疗细胞以预先定义的比例生产多种药物的能力。
Sarkar解释道,不同的患者可能需要不同的剂量或更快或更慢的细胞反应——并非每个人都是一样的。通过在细胞内建立利用具有不同和定义重组速率的多个DNA序列的遗传回路,我们现在可以实现以前很难做的事情,例如治疗细胞中蛋白质生产的程序比率。我们的理性方法可以为患者提供个性化治疗。”
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