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生成式AI新突破!中國科學(xué)家開發(fā)GRAPE-LM技術(shù),RNA適配體開發(fā)迎來新革命 | Nature子刊

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核酸適配體(aptamer)由諾獎得主Jack Szostak命名,是一類短的單鏈DNA(ssDNA)或RNA寡核苷酸,能夠折疊形成特定三維結(jié)構(gòu),并以“結(jié)構(gòu)分子”的方式高親和力結(jié)合蛋白或小分子,從而具備開發(fā)成為核酸藥物和診斷探針的潛力。然而,適配體發(fā)現(xiàn)長期依賴指數(shù)富集的配體系統(tǒng)進化技術(shù)(SELEX),通常需要多輪、強人工參與的篩選與優(yōu)化;更關(guān)鍵的是,在體外簡化條件下獲得的適配體,親和力和特異性常常不高,限制了其開發(fā)成核酸藥物和探針的潛力。

中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院合成生物學(xué)研究所王宇課題組在既往工作中提出CRISmers(CRISPR/Cas-based aptamers screening system),將適配體篩選從溶液和細胞表面體系推進到細胞內(nèi)環(huán)境,使篩選過程天然包含內(nèi)源生物學(xué)機制,體現(xiàn)了內(nèi)源折疊構(gòu)象、相互作用特異性、充分的分子競爭等關(guān)鍵變量,從源頭提升生物學(xué)相關(guān)性。在CRISmers篩選體系中,每個細胞作為一個獨立的物理微單元,其作用類似于微流控液滴,能夠有效隔離不同分子間的交叉反應(yīng),從而顯著降低背景噪音。與此同時,該系統(tǒng)以細胞存活等表型變化作為功能性的篩選輸出方式,相較于傳統(tǒng)的體外親和力篩選,其功能相關(guān)性也同時得到了顯著提升。這些工作此前發(fā)表于Advanced Science和Advanced Healthcare Materials。

不過,胞內(nèi)篩選不可避免面臨“遞送與細胞數(shù)量”帶來的通量上限:以CRISmers為代表的胞內(nèi)篩選體系,文庫規(guī)模受轉(zhuǎn)染/遞送效率與細胞攝入能力限制,可能錯過大量潛在有效序列。也正是在這一瓶頸處,AI驅(qū)動的數(shù)字進化開始展現(xiàn)決定性價值。


26日,最新發(fā)表在Nature Biotechnology雜志上的一項工作中,王宇團隊進一步提出GRAPE-LMGenerator of RNA Aptamers Powered by activity-guided Evolution and Language Model),胞內(nèi)篩選數(shù)據(jù)核酸語言模型耦合為一條端到端的一輪式高效進化路徑模型以Transformer條件自編碼器為骨架,融合核酸語言模型,并由CRISmers在胞內(nèi)環(huán)境產(chǎn)生的篩選數(shù)據(jù)提供活性引導(dǎo),實現(xiàn)RNA適配體的一輪進化與生成。在GRAPE-LM中,活性引導(dǎo)機制將模型推向更高活性的方向,預(yù)訓(xùn)練核酸語言模型用于提出合理的高質(zhì)量候選序列。該框架在三類跨度顯著的靶標(biāo)上完成驗證:人T細胞受體CD3ε、SARS-CoV-2刺突蛋白RBD,以及人源致癌轉(zhuǎn)錄因子c-Myc(胞內(nèi)無序蛋白)。

更重要的是,GRAPE-LM實驗進化從傳統(tǒng)的多輪循環(huán),重構(gòu)為物理進化+數(shù)字優(yōu)化的兩階段:第一階段由CRISmers在細胞內(nèi)完成一輪篩選,第二階段由語言模型在更大序列空間中進行數(shù)字化優(yōu)化與外推;在三類靶標(biāo)上,僅用一輪即可獲得優(yōu)于既往SELEX 6–16輪所得到的適配體的先導(dǎo)序列。這種效率躍遷也體現(xiàn)在起始文庫需求上: CRISmers+GRAPE-LM路線可在約10^8規(guī)模的起始文庫上工作,而經(jīng)典SELEX常需要10^14–10^16量級;換言之,前者僅需后者約百萬分之一到億分之一的初始文庫規(guī)模。


CRISmers+GRAPE-LM的新范式中,CRISPR脫離了基因編輯的框架,在這里扮演的是高保真胞內(nèi)RNA數(shù)據(jù)發(fā)動機,捕獲SELEX等體外方法難以復(fù)現(xiàn)的胞內(nèi)內(nèi)源生物學(xué)機制;GRAPE-LM則通過外推有限起始文庫,補足CRISmers通量受限的短板,并且引導(dǎo)生成更高活性RNA適配體。

這一工作僅僅將CRISmers和GRAPE-LM兩個工具使用一次。面向未來,多輪迭代有望進一步提升分子質(zhì)量和成藥性。此外,GRAPE-LM僅僅應(yīng)用了語言模型,物理模型的加入有望實現(xiàn)生成能力的進一步加強。該技術(shù)路線也已成功用于多肽分子的高效發(fā)現(xiàn),并與某知名藥企合作開展藥物開發(fā)(未發(fā)表結(jié)果)。


在與王宇的通訊中,領(lǐng)域開創(chuàng)者Jack Szostak評價CRISmersGRAPE-LM的工作非常有創(chuàng)造性,令人印象深刻“very creative and impressive”)。在論文審稿過程中,審稿人評價該工作超級創(chuàng)新“super innovative”),并被編輯團隊選為亮點論文,邀請作者發(fā)表Research Briefing介紹論文成果和研究歷程。

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