タンパク質言語モデルでクリスパーのPAMを書き換え、切断が50倍速く

クリスパー・キャス（CRISPR-Cas）酵素は、標的の隣に特定の短い配列、すなわちPAM（protospacer-adjacent motif）がないとDNAを切らない。この制約のために、ゲノムで手を加えられる場所が限られ、PAMの認識を変えるには、変異体を数多くつくって試す反復の実験が必要だった。米国のプロフルエント・バイオ（Profluent Bio）とマサチューセッツ総合病院の研究チームは、ネイチャー・バイオテクノロジー（Nature Biotechnology）に、この過程を計算で置き換えるモデルを報告した。

タンパク質の配列だけでPAMを予測

研究チームは、PAM 4万5千件以上を集め、タンパク質言語モデルに基づく深層学習モデル「Protein2PAM」を学習させた。このモデルは、構造情報なしにCasタンパク質のアミノ酸配列だけでPAMの選好性を予測し、I型・II型・V型のクリスパーシステムのすべてに適用された。コンピューター上の変異実験で、Cas9のPAM認識に決定的な残基も特定した。

続いて、モデルが提案した設計でNme1Cas9を「計算で進化」させ、認識するPAMの範囲が広がり、試験管内の切断速度が野生型に比べて最大50倍速い変異体を得た。PAMの制約のために近づけなかった標的を、編集の対象に引き込めるという意味である。

限界

試験管と細胞のレベルの基礎研究であり、標的の範囲が広がると、オフターゲット編集のリスクも同時に大きくなる可能性があるため、精度の評価が別途必要である。