정확한 지놈 에디팅은 향후 임상적인 응용을 위해서는 필수적인 요소이다. 말단 결합 수선 전략(End-joining repair strategy)은 이중 나선 손상을 유발하며, 이는 정확한 적용을 하기 어렵게 만든다. 저자들은 수선 결과를 예측할 수 있는 방법을 개발하였으며, 머신 러닝 알고리즘 기법을 이용하여 사람 지놈 상의 1,872개 타깃 부위로부터 이중 나선 손상을 수선한 결과를 분석하였다. 이번 연구 결과를 통해서 수선 결과는 염기 서열과 세포 종류, 그리고 템플레이트가 없는 CRISPR-Cas9 수선 시스템을 이용하여 고치려는 병원성 돌연변이의 종류에 따라서 예측할 수 있었다. 저자들은 이러한 방법이 3 종류의 사람 질환에서 미세 복제를 통한 정확한 수정을 하는데 응용될 수 있을 것으로 추정하였다.