工程师开发了新的工具，可以实现更个性化的细胞治疗

时间：2022-07-26 10:13:07 来源：网络整理

这项研究发表在《自然通讯》杂志上。

位点特异性重组的过程涉及到使用酶来识别和修改活细胞中特定的DNA序列。它在利用细胞疗法治疗多种疾病方面有着重要的应用。

例如，免疫疗法需要从病人身上提取免疫细胞，并对其进行基因改造，以对抗癌症等疾病。在这些应用中，重要的是精确控制基因表达的时间，以最大限度地发挥治疗的效果，同时最大限度地减少体内的不良反应。

明尼苏达大学的工程师开发了一种方法，将高通量实验与机器学习模型相结合，使特定位点的重组过程更有效和可预测。该模型允许研究人员对DNA编辑的速度进行编程。这意味着它们可以控制治疗细胞对环境的反应速度，从而控制它产生药物或治疗蛋白的快慢。

“据我们所知，这是第一个使用模型来预测修改DNA序列如何控制位点特异性重组率的例子，”该论文的高级作者、明尼苏达大学双子城生物医学工程系副教授Casim Sarkar说。“通过将工程原理应用于这个问题，我们可以调节DNA编辑发生的速度，并使用这种控制形式来定制治疗性细胞反应。我们的研究还发现了新的DNA序列，比自然界中发现的更有效地重组，这可以加快细胞的反应时间。”

Sarkar和他的团队首先开发了一种实验方法来计算特定位点重组的速率，然后用这些信息来训练机器学习算法。最终，这使得研究人员可以简单地输入一个DNA序列，该模型可以预测该DNA序列重组的速度。

他们还发现，他们可以利用建模来预测和控制细胞内多种蛋白质的同时产生。这可以用来编程干细胞产生新的组织或器官，用于再生医学应用，或赋予治疗细胞以预定义比例生产多种药物的能力。

“不同的患者可能需要不同的剂量或更快或更慢的细胞反应——不是每个人都一样，”萨卡尔解释说。“通过在细胞内构建基因电路，利用具有不同和定义的重组率的多重DNA序列，我们现在可以实现以前很难做到的事情，如治疗细胞中的蛋白质生产程序比率。我们的合理方法使患者能够接受个性化治疗。”

这项研究由美国国立卫生研究院资助。

除了Sarkar，该研究团队还包括明尼苏达大学化学工程与材料科学系的研究人员Qiuge Zhang，他是一名刚刚毕业的博士生，以及副教授Samira Azarin。

Journal Reference:

Zhang, Q., Azarin, S.M. & Sarkar, C.A. Model-guided engineering of DNA sequences with predictable site-specific recombination rates. Nat Commun, 2022 DOI: 10.1038/s41467-022-31538-3

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