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生物工学：スケーラブルな操作と機械学習によりカスタマイズしたCRISPR–Cas9 PAMバリアント
Nature 643, 8071 doi: 10.1038/s41586-025-09021-y
タンパク質の操作や特性の解明は時間のかかる大掛かりな作業になることがあり、多様なゲノム編集の応用を可能とする万能型のCRISPR–Cas酵素の開発が促されている。しかし、このような酵素にはオフターゲット編集のリスクが高まるというリスクがある。今回我々は、Cas9酵素のスケーラブルな再プログラム化を可能にするために、ハイスループットなタンパク質工学と機械学習を組み合わせて、特定の標的に特に適合したカスタムの編集酵素を導出した。構造–機能情報に基づいた飽和変異誘発と細菌選択によって、操作したSpCas9酵素を1000種類近く得て、アミノ酸配列とプロトスペーサー隣接モチーフ（PAM）の特異性を関連付けるニューラルネットワークを訓練するために、PAMの要件の特性を明らかにした。その結果得られたPAM機械学習アルゴリズム（PAMmla）を利用することによって6400万のSpCas9酵素のPAMを予測し、ヒト細胞でヌクレアーゼや塩基編集酵素として、進化に基づくSpCas9酵素や操作したSpCas9酵素よりも優れ、しかもオフターゲット編集が起こりにくい、有効で特異的な酵素を特定した。in silicoで誘導する進化手法によって、ヒト細胞やマウスでのRHOP23H対立遺伝子選択的な標的化など、利用者が指示するCas9酵素の設計が可能になる。まとめると、PAMmlaは機械学習とタンパク質工学を統合することで、PAMの要件が異なるSpCas9酵素をカタログにまとめ、万能型酵素から離れて、安全で効果的なカスタムCas9バリアントへの移行を促すだろう。
