Nature：利用機器學習演算法預測細胞如何修復CRISPR誘發的DNA斷裂

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當雙螺旋DNA因損傷（比如X射線暴露）發生斷裂時，細胞中的分子機器會開展基因「自動校正（auto-correction）」，從而將基因組重新連接在一起，但是這種修復通常是不完美的。細胞中的天然DNA修復過程能夠以一種看似隨機且不可預測的方式在斷裂位點處添加或移除DNA片段。利用CRISPR-Cas9編輯基因能夠在特定位點上讓DNA發生斷裂，但是這可能會產生「拼寫錯誤（spelling error）」，從而改變基因的功能。這種對CRISPR誘導的損傷作出的反應稱為「末端連接（end joining）」，對讓基因失去功能是非常有用的，但是科學家們認為它太容易出錯而不能夠用於治療目的。

圖片來自Thomas Splettstoesser (Wikipedia, CC BY-SA 4.0)。

不過一項新的研究推翻了這個觀點。通過構建出一種預測人類細胞和小鼠細胞如何對CRISPR誘導的DNA斷裂作出反應的機器學習演算法，來自美國麻省理工學院、麻省總醫院、哈佛大學、布萊根婦女醫院和布羅德研究所的研究人員發現細胞經常以精確和可預測的方式修復斷裂的基因，有時甚至讓突變基因返回到它們的健康版本。此外，他們將這種預測能力用於測試，並成功地校正了從患有兩種罕見遺傳疾病之一的患者體內獲取的細胞中的基因突變。這項研究表明細胞的基因自我校正能力有朝一日可能與基於CRISPR的療法聯合使用，通過精確地切割DNA和允許細胞天然地修復損傷來校正基因突變。相關研究結果於2018年11月7日在線發表在Nature期刊上，論文標題為「Predictable and precise template-free CRISPR editing of pathogenic variants」。論文通信作者為布羅德研究所副所長David Liu教授、麻省理工學院計算機科學與生物工程教授David Gifford和布萊根婦女醫院醫學助理教授Richard Sherwood。

許多疾病相關突變涉及額外或缺失的DNA片段，也稱為DNA片段插入或缺失。科學家們已嘗試利用基於CRISPR的基因編輯來校正這些突變。為了做到這一點，他們用一種酶切割雙螺旋DNA，並利用作為藍圖的遺傳物質模板插入缺失的DNA片段，或者移除額外的DNA片段。然而，這種方法僅適用於快速分裂的細胞，比如造血幹細胞，即便如此，它也僅是部分有效的，因此，對體內的絕大多數細胞而言，這就使得它成為一種較差的治療選擇。為了在不需要模板的情形下通過校正DNA斷裂來恢復基因功能，這就需要了解細胞如何修復CRISPR誘導的DNA斷裂。

人們之前已注意到了CRISPR修復結果模式存在的證據，而且Gifford實驗室已開始認為這樣的結果可能是可預測到的，從而足以準確地建立模型；然而，他們還需要更多的數據來將這些模式轉化為準確的預測性理解。

在這項新的研究中，這些研究人員開發出一種策略來觀察細胞如何修復小鼠和人類基因組中CRISPR靶向切割的2000個位點。在觀察到細胞如何修復這些切割之後，他們將所獲得的數據輸入到一種稱為inDelphi的機器學習模型中，從而促進這種演算法學習細胞如何對每個位點上的切割作出反應，也就是細胞將哪些DNA片段添加到每個受損基因上，或者從每個受損基因中移除哪些DNA片段。

他們發現inDelphi能夠識別出切割位點上的模式，這些模式可預測在經過校正的基因中發生了哪些DNA片段插入和缺失。在很多位點上，經過校正的基因並不包含大量的變異，而是一種單一的結果，如校正致病性的基因。

事實上，在利用inDelphi查詢通過切割恰當的位點能夠校正的疾病相關基因後，這些研究人員發現了將近200種致病性的基因變異體，這些變異體在通過CRISPR相關酶切割後大部分被校正為正常的健康形式。他們也能夠校正來自患有兩種罕見遺傳疾病---赫曼斯基-普德拉克綜合征（Hermansky-Pudlak syndrome）和門克斯病（Menkes disease）---的患者的細胞中的基因突變。

Sherwood說，「我們證實主要起著長柄大鎚作用的同一種CRISPR酶也能夠起著鑿子的作用。在開展實驗之前，了解它的最可能結果的能力對很多使用CRISPR的研究人員來說是一個真正的進步。」

Gifford 說，「我們曾希望我們能夠將疾病相關基因修復為它們的天然形式。看到我們的假設是正確的，這是很值得的。」

參考資料：

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