Research press release

【ゲノム編集】予測可能性を備えたCRISPR-Cas9法による病原性遺伝的バリアントの編集

Nature

Genome editing: Predictable CRISPR-Cas9 editing of disease genetic variants

機械学習法を用いて、病因となる遺伝的バリアントを、予測どおりに正確に編集する方法について報告する論文が、今週掲載される。今回の研究は、ゲノム編集研究の新たな可能性と遺伝性疾患の治療法候補を示唆している。

CRISPR-Cas9は、研究のためのゲノム編集を一変させたが、この技術の精度を確保することが極めて重要だ。いわゆるDNA「テンプレート」は、通常CRISPR-Cas9ゲノム編集に用いられ、正確なDNA修復を可能にし、あるいはゲノムに特定のDNA配列を導入する。こうしたテンプレートなしにDNA修復を行うと、精度が低下すると考えられている。

今回、Richard Sherwoodたちの研究グループは、機械学習を用いてゲノム修復結果を予測する方法を開発することで、テンプレートを用いない正確なCas9編集を実証した。Sherwoodたちは、約2000組のCas9ガイドRNA(gRNA)とヒトDNA標的部位のペアからなるライブラリを用いて、機械学習モデル「inDelphi」を訓練した。すると、inDelphiは、ヒトゲノムを標的としたCas9 gRNAの5~11%が、いわゆるprecise-50(ゲノム編集の実施回数の50%以上で、予想通りの単一の修復結果になること)を満たすと予測した。また、inDelphiは、テンプレートなしのCas9編集の標的に適した病原性遺伝的バリアントを同定し、予測することもできた。こうしたバリアントの一部はこれまで、Cas9編集の標的にならないと考えられていた。

Sherwoodたちはさらに、ヒト細胞を用いて、3種の疾患(ヘルマンスキー・パドラック症候群、メンケス病、家族性高コレステロール血症)に関連する約200の病原性バリアントを正確に編集、修復でき、precise-50基準が満たされることを実験的に確認した。

この研究知見は、テンプレートを用いずに正確なゲノム編集を行う方法を明確に示している。

A predictable and precise method to edit pathogenic genetic variants using a machine learning approach is reported in a paper published online this week in Nature. This work suggests new capabilities for the study and potential treatment of genetic diseases.

CRISPR-Cas9 has revolutionized genome editing for research, but ensuring the accuracy of the technique is of vital importance. So-called DNA ‘templates’ are usually used in CRISPR-Cas9 genome editing to enable accurate DNA repair or introduce a specific DNA sequence into the genome, and DNA repair without these templates is thought to be less accurate.

Now, Richard Sherwood and colleagues have demonstrated precise template-free Cas9 editing by developing a method to predict genome repair outcomes using machine learning. The authors used a library of nearly 2,000 paired Cas9 guide RNAs (gRNAs) and human DNA target sites to train the inDelphi machine learning model, which identified that 5-11% of Cas9 gRNAs targeted to the human genome can induce a single, predictable repair outcome in over 50% of instances (so-called ‘precise-50’). inDelphi could also identify and predict suitable pathogenic genetic variations to target using template-free Cas9 editing, including some that it had been thought could not be targeted in this way.

Finally, the authors experimentally confirmed in human cells that nearly 200 pathogenic variants related to three diseases - Hermansky-Pudlak syndrome, Menkes disease and familial hypercholesterolemia - could be accurately edited and repaired to precise-50 standards.

These findings establish an approach for precise, template-free genome editing.

doi: 10.1038/s41586-018-0686-x|英語の原文

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