Искусственный интеллект и CRISPR: Революция в редактировании генома и точной медицине

AI and CRISPR: Revolutionizing Genome Editing and Precision Medicine

Роль ИИ в редактировании генома:

Искусственный интеллект значительно улучшает редактирование генома путем разгадывания сложных генетических данных и предсказания результатов. Процесс начинается с сбора и предварительной обработки обширных генетических данных для обеспечения их качества. Затем происходит выбор модели, где для более простых задач используются алгоритмы машинного обучения, а для сложных данных – модели глубокого обучения. Обучение включает надзорное обучение на размеченных наборах данных с итеративной корректировкой параметров. Оптимизация настраивает производительность модели. Наконец, модели ИИ интегрируются в системы здравоохранения для проведения стратегий редактирования генов, проектирования точных руководящих РНК, выбора оптимальных методов доставки и мониторинга результатов у пациентов.

Усовершенствование gRNA-дизайна с помощью ИИ для редактирования генома CRISPR/Cas:

Успех в редактировании генома на основе CRISPR/Cas зависит от выбора эффективных последовательностей gRNA. Разработано различные модели машинного и глубокого обучения для оптимизации выбора gRNA. Техники, такие как машины опорных векторов (SVM) и градиентный бустинг деревьев (GBT), создали надежные модели для предсказания эффективности gRNA. Продвинутые инструменты, такие как TIGER CNN, точно предсказывают эффективность gRNA, включая несоответствия, вставки и удаления. Модели, такие как CRISPRon и DeepHF, также улучшают точность дизайна gRNA для конкретных вариантов Cas9.

Источники:

Трансляционная медицина. Biomed Central. 2022.

Frontiers in Bioengineering. 2023.

Заключение:

Технологии редактирования генома CRISPR-Cas9 революционизировали генетические исследования и медицинское лечение, особенно для генетических заболеваний, таких как анемия Фанкони и талассемия. ИИ улучшает точность и эффективность этих технологий путем разработки оптимальных gRNA и предсказания результатов редактирования, минимизируя побочные эффекты. Модели ИИ, такие как DeepCRISPR и CRISTA, используют техники машинного обучения для проведения экспериментов с CRISPR-Cas. Кроме того, ИИ помогает в разработке передовых методов редактирования генома, таких как BED, PED и epiGED. Взаимодействие между ИИ, CRISPR и медициной точного прогноза позволяет персонализированным лечениям на основе генетических профилей, предлагая многообещающие достижения в области здравоохранения. Несмотря на прогресс, остаются вызовы, такие как стоимость, методы доставки и клиническая безопасность.