人工知能で遺伝子編集の精度を高める…プライム編集予測モデルOptiPrime登場
背景
プライム編集（Prime Editing, PE）は、ゲノムの遺伝子配列を精密に修正する第3世代の遺伝子剪定技術である。従来の遺伝子剪定とは異なり、DNA二重らせんを完全に切断することなく、目的の配列を挿入または削除できるため、安全な治療ツールとみなされている。しかし、目的の修正部位に作用するプライム編集ガイドRNA（pegRNA）の最適な配列を見つけるプロセスは依然として非常に困難である。研究者たちは、標的配列周辺の微妙な環境によって変化する編集効率を、一つひとつ実験で確認しなければならなかった。膨大な数のpegRNA候補の中から、実際に細胞内で最も高い作動効率を持つ配列を直感的に選別することが難しいためである。
特に遺伝子修正の過程で、細胞内の自己防衛メカニズムであるミスマッチ修復（Mismatch Repair, MMR）システムが編集成功を妨げる主な障害として機能する。MMRは、細胞が外部から導入された変異を誤りとして認識し、正常な状態に戻そうとする性質を指す。このメカニズムが活性化されると、遺伝子編集効率は急激に低下してしまう。研究者たちは、MMRの監視網を回避しつつも、本来の修正効果を達成する塩基配列の組み合わせを見つけるために継続的に努力してきた。しかし、何万ものパターンを手作業で検討する方法は、時間と費用の面で大きな限界を抱えていた。
核心的発見
研究チームは、遺伝子編集効率を事前に精密に診断する機械学習（Machine Learning, ML）モデルであるOptiPrimeを開発した。このモデルは、これまでに明らかにされたPEの動作原理をコンピュータアルゴリズムに適用した形態である。実験データの学習を基に、pegRNAの動作効率を高い精度で予測する。特に、単一の標的修正だけでなく、2つのガイドRNAを同時に使用するニッキングガイドRNA（PE3）や、二重pegRNA（twinPE）方式の動作結果も予測範囲に含めている。
OptiPrimeは、哺乳類細胞内でのMMRメカニズムがどの塩基配列環境で強く反応するかを精密に分析できる。人工知能は、学習された情報に基づいて、MMRシステムの監視を回避できる沈黙変異（Silent edits）を推奨する機能を持つ。沈黙変異とは、アミノ酸配列は変化させず、塩基配列のみをわずかに変更して、細胞の修復作用を巧妙に回避する技法を指す。研究チームが一次的人類細胞とマウス細胞を用いて検証した結果、OptiPrimeが推奨した塩基の組み合わせを適用した場合、実際の実験で遺伝子編集効率が顕著に向上した。
意義と展望
今回の研究成果は、遺伝子編集治療薬を設計する際に必要だったランダムな試行錯誤の過程を大幅に省略する可能性があると予測される。研究者たちは、ウェブサーバー（https://optipri.me/）を活用して、最適な塩基配列候補を事前に選別し、研究効率を大幅に向上させることができる。今後、臨床導入を目指す難治性遺伝病治療薬の開発段階で、設計期間を数カ月から数日レベルに短縮する契機が整ったことになる。
ただし、コンピュータモデルの予測値がすべての実際の生体内環境で完全に一致しないという点は、克服すべき課題である。細胞の種類やヒストン構造の開放度などの高次元の生物学的変数が、予測結果を揺るがす可能性があるためである。また、実際に患者対象の治療に用いるためには、より多様な細胞タイプでの検証データの蓄積が必要となる。
Prime editing (PE) can make specific local changes to genomic DNA in living systems but its efficient application currently requires extensive optimization of PE guide RNA (pegRNA) sequences. Here we present OptiPrime, a machine learning model of PE efficiency based on current understanding of PE mechanisms. OptiPrime achieves state-of-the-art accuracy on PE efficiency prediction and enables prediction of nicking guide RNA (PE3) and dual pegRNA (twinPE) outcomes. We validate that OptiPrime has learned the determinants of mammalian mismatch repair (MMR) and is well suited for nominating MMR-evasive silent edits that improve PE efficiency. We demonstrate the use of OptiPrime in a variety of prospective therapeutic contexts in primary human and mouse cells. Lastly, we show that OptiPrime can be used to achieve streamlined and efficient in vivo correction of a pathogenic mutation in the brain of a mouse model of KIF1A-associated neurological disorder. We provide a webserver for OptiPrime (https://optipri.me/) as a community resource.
この技術は、KIF1A関連神経疾患（KIF1A-associated neurological disorder, KAND）マウスモデルの脳細胞内で病原性変異を体内で修正するシナリオでその価値を証明した。KANDは中枢神経系の発達障害を引き起こす希少な難治性遺伝病の一つである。従来の治療法では、脳神経細胞の奥深くまで遺伝子を完全に送達し、複雑な脳組織内で高い効率で修正を成功させることが極めて困難であった。研究チームは、OptiPrimeで選別された最適なpegRNAをマウスの脳に直接注入し、疾患の原因となる塩基変異を精密に修正することに成功した。今後、人間の脳疾患や他の固形臓器を標的とする精密遺伝子治療薬の設計において、信頼性の高い最適配列を迅速に確保する臨床応用シナリオが活発に展開されることが期待される。