Makine Öğrenmesi ile Özel Üretim CRISPR Enzimleri Geliştirildi: Hedefe Yönelik Gen Düzenleme Hassaslaşıyor
beetekno.com- Yayınlanma: 15:52 - 26 Eylül 202526 Eylül 2025 - 15:52
- Güncelleme: 15:52 - 26 Eylül 2025
- 187 kez okundu

Bilim insanları, yüksek verimli protein mühendisliği ile makine öğrenmesini birleştirerek, benzeri görülmemiş bir özgüllükle çalışan, kişiye veya hedefe özel CRISPR-Cas9 genom düzenleme enzimleri oluşturmak için yeni bir yöntem geliştirdi. Massachusetts General Hospital (MGH), Mass General Brigham ve Harvard Tıp Fakültesi'nden araştırmacıların öncülük ettiği ve sonuçları Nature dergisinde yayınlanan bu çalışma, gen düzenleme teknolojisinde önemli bir adımı temsil ediyor.
CRISPR'ın PAM Kısıtlamasına Çözüm Bulundu
Geleneksel CRISPR-Cas9 teknolojisinin en büyük sınırlamalarından biri, Cas9 enziminin DNA'yı kesmesi için hedeflenen bölgenin yakınında PAM (protospacer adjacent motif) adı verilen belirli kısa bir DNA dizisinin bulunma zorunluluğuydu. Bu durum, genomun sadece PAM dizisi içeren bölgelerinin düzenlenebilmesine yol açıyordu. Daha önce geliştirilen PAM kısıtlaması esnetilmiş (PAM-relaxed) enzimler daha fazla bölgeyi hedefleyebilse de, genellikle özgüllükten ödün vererek istenmeyen hedef dışı bölgelerde değişiklik yapma riski taşıyordu. Yeni yaklaşım ise bu sorunu, her bir hedef için özel olarak tasarlanmış, yüksek özgüllüğe sahip enzimler üreterek aşıyor.Milyonlarca Enzim Varyantı Makine Öğrenmesiyle Analiz Edildi
Araştırma ekibi, Cas9 enziminin PAM ile etkileşime giren bölgesindeki altı kilit amino asidi sistematik olarak değiştirerek 64 milyon potansiyel enzim varyantından oluşan dev bir kütüphane oluşturdu. Bu kütüphaneden yaklaşık 1.000 farklı mühendislik ürünü enzimin PAM tanıma özellikleri detaylı bir şekilde karakterize edildi. Elde edilen bu büyük veri seti, bir yapay sinir ağı modelini eğitmek için kullanıldı. PAMmla adı verilen bu makine öğrenmesi algoritması, artık 64 milyon potansiyel varyanttan herhangi birinin hangi PAM dizilerini tanıyabileceğini amino asit dizisine bakarak yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor.






