Pesquisadores em Melbourne desenvolveram um método baseado em inteligência artificial para criar inibidores de proteínas sintéticas para sistemas de edição de genes CRISPR. Esta abordagem acelerada por IA alcançou resultados em 8 semanas que tradicionalmente exigiriam anos de pesquisas de descoberta. O estudo, publicado em 26 de janeiro em Natureza Chemical Biology, detalha o design de AIcrs, que são anti-CRISPRs projetados por IA. Esses inibidores têm como alvo o sistema CRISPR-Cas13a de edição de RNA e exibem potência nanomolar. As tecnologias CRISPR avançaram na medicina genética, mas persistem preocupações de segurança devido ao potencial da enzima ativa causar danos não intencionais a genes saudáveis. As proteínas anti-CRISPR podem mitigar isso regulando a maquinaria de edição de genes. Os anti-CRISPRs naturais são raros; apenas 118 foram identificados ao longo de 10 anos de pesquisa. Cyntia Taveneau, designer de proteínas da Monash University e autora principal, afirmou que os inibidores funcionais de CRISPR foram rapidamente produzidos usando design de proteína acelerado por IA, e esses inibidores funcionam em células bacterianas e humanas. A equipe de pesquisa, liderada pelo professor associado Gavin Knott do Monash University Biomedicine Discovery Institute e pelo Dr. Rhys Grinter do Bio21 Institute da Universidade de Melbourne, utilizou RoseTTAFold Diffusion e ProteinMPNN. Essas ferramentas geraram 10.000 projetos potenciais visando o domínio de nuclease HEPN de LbuCas13a. Dos 96 candidatos filtrados, três inibidores principais, denominados AIcrVIA1, AIcrVIA2 e AIcrVIA3, exibiram valores de IC50 de aproximadamente 7 nanomolar, indicando alta potência inibitória. A validação incluiu cristalografia de raios X e microscopia crioeletrônica. A estrutura cristalina do AIcrVIA1 com resolução de 1,9 angstrom mostrou uma correspondência estreita entre a proteína real e o projeto computacional. Os inibidores foram eficazes em sistemas vivos. Nas células bacterianas, a expressão de qualquer um dos três AIcrVIAs restaurou os títulos de bacteriófagos previamente suprimidos pela atividade CRISPR. Nas células HEK293T humanas, os inibidores restauraram a expressão da proteína fluorescente que havia sido reduzida pela clivagem do RNA mediada por Cas13a. O Professor Associado Knott indicou que a capacidade de projetar inibidores sob medida para regular o CRISPR contribuirá para o desenvolvimento de ferramentas CRISPR em pesquisa, medicina, agricultura e microbiologia. Ao contrário dos anti-CRISPR naturais dos fagos, que oferecem um controlo mecanicista limitado, os inibidores concebidos por IA permitem aos investigadores especificar onde e como bloqueiam a atividade do CRISPR. Esta abordagem poderia ser adaptada para criar inibidores para outros sistemas CRISPR, incluindo TnpB, Fanzor e integrases de DNA guiadas por CRISPR. Dr. Grinter observou que a descoberta de inibidores naturais para alvos clinicamente relevantes continua desafiadora e demorada. Ele afirmou que este estudo implementou uma abordagem rápida ao design anti-CRISPR, usando IA para criar anti-CRISPRs altamente precisos e específicos.
