Un corte de precisión para las tijeras genéticas CRISPR-Cas
Un nuevo estudio indica cómo el aprendizaje profundo puede mejorar las terapias genéticas y los medicamentos antivirales
La nucleasa Cas13b asociada a los sistemas de defensa CRISPR -también conocidos como tijeras genéticas- tiene el potencial de ser utilizada en el futuro en enfermedades hereditarias para silenciar genes adversos. En la lucha contra las infecciones, también se está investigando como agente antiviral, ya que Cas13b puede dirigirse al genoma de los virus y hacerlos inofensivos. A pesar de estas prometedoras características, los investigadores están buscando inhibidores de la nucleasa que puedan controlar o detener estas actividades. El objetivo es aumentar la seguridad y la eficacia de las futuras terapias y ayudar a prevenir los efectos no deseados. Un equipo internacional dirigido por el Instituto Helmholtz de Würzburg en colaboración con la Universidad de Friburgo ha aplicado por primera vez el aprendizaje profundo para encontrar inhibidores naturales de nucleasas. El estudio, publicado en la revista científica "Molecular Cell", ha identificado el primer inhibidor de este tipo que bloquea la actividad de Cas13b.
Utilizando un complejo aprendizaje computacional en combinación con un cribado de alto rendimiento, se descubrió una nueva proteína anti-CRISPR que inhibe la Cas13b.
HIRI/Chase Beisel
Las bacterias suelen tener sistemas de defensa CRISPR-Cas que las protegen de los invasores virales llamados fagos. En respuesta, los fagos han desarrollado proteínas que pueden desactivar CRISPR. Éstas se denominan proteínas anti-CRISPR, o Acrs. Los investigadores creen que hay numerosas Acrs que aún no se han descubierto. Uno de ellos es Chase Beisel, jefe del Departamento de Biología Sintética del ARN en el Instituto Helmholtz para la Investigación de la Infección Basada en el ARN (HIRI) en Würzburg, una sede del Centro Helmholtz para la Investigación de la Infección (HZI) en Braunschweig en cooperación con la Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg. "Los acrs pueden utilizarse para controlar mejor las tecnologías CRISPR", dice Beisel, aunque reconoce que "identificarlos significa encontrar una aguja en un pajar, ya que no se parecen en nada". Esto, dice, ha llevado a los estudios científicos en el pasado a idear nuevas herramientas de predicción. Sin embargo, el éxito de estos métodos ha sido limitado, dice Beisel. Él inició el estudio publicado en la revista "Molecular Cell".
Primer ejemplo de uso del aprendizaje profundo para el descubrimiento de Acr
En consecuencia, un equipo de investigadores del HIRI de Würzburg, junto con científicos de los Centros de Investigación de Señalización de la Universidad de Friburgo y del Departamento de Información y Ciencias de la Computación de la Universidad Rey Fahd de Arabia Saudí, ha sido pionero en el uso de la inteligencia artificial para identificar nuevos Acrs.
"Utilizando un complejo aprendizaje computacional en combinación con un cribado de alto rendimiento, hemos logrado descubrir una nueva proteína anti-CRISPR que inhibe la nucleasa Cas13b, de interés clínico", afirma Katharina Wandera. La estudiante de doctorado del laboratorio de Chase Beisel trabaja en la caracterización de Acrs y es primera autora del presente artículo.
"Los millones de predicciones realizadas por nuestro algoritmo abren vías de investigación completamente nuevas", asegura Rolf Backofen, de la Universidad de Friburgo. Su grupo desarrolló el método, llamado DeepAcr, para el estudio.
Los resultados también sugieren que DeepAcr no sólo puede utilizarse para descubrir nuevas proteínas que inhiban los sistemas CRISPR-Cas que carecen de Acrs conocidos. "La proteína anti-CRISPR identificada, AcrVIB1, no sólo era desconocida hasta ahora, sino que parece utilizar un mecanismo de acción completamente nuevo", resume Omer Alkhnbashi, profesor asistente de la Universidad Rey Fahd que comparte la primera autoría con Wandera.
La caracterización de este mecanismo de acción es uno de los próximos pasos que seguirán ahora los trabajos científicos.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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