Los avances en editores de base diseñados por IA allanan el camino para la terapia génica de próxima generación

Los investigadores han logrado avances significativos en el desarrollo de herramientas avanzadas de edición de genes a través de la integración de la inteligencia artificial y la biología estructural, marcando un momento crucial en el campo de la medicina genética. Un esfuerzo de colaboración liderado por Daesik Kim, profesor de la Universidad de Sungkyunkwan, junto con Yong-Sub Kim de la Universidad de Ulsan College of Medicine y Jae-Hyun Park de la Escuela de Medicina de la Universidad de Sungkyunkwan, ha resultado en la creación de "OpenABE", una nueva clase de editores de bases de adenina diseñados para mejorar los resultados terapéuticos.

El avance se produce después de años de desafíos que enfrentaron los editores de genes generados por IA anteriores, que a menudo exhibieron una eficacia limitada y plantearon preocupaciones sobre los efectos fuera del objetivo.

Utilizando predicciones estructurales basadas en AlphaFold, el equipo mapeó las configuraciones tridimensionales de los editores de base, identificando elementos cruciales que contribuyen a su estabilidad y función. Al modificar estas estructuras con mutaciones dirigidas e incorporar apéndices especializados inspirados en editores convencionales exitosos, los investigadores mejoraron el rendimiento de las nuevas herramientas. El resultado es un conjunto de editores de genes que no solo coinciden con la efectividad de la ABE8e ampliamente reconocida, sino que también muestran una precisión superior en la orientación de secuencias genéticas específicas.

Además de mejorar la eficiencia, el equipo abordó problemas de larga data relacionados con ediciones fuera del objetivo, asegurando que las modificaciones ocurran exclusivamente en los sitios previstos. Este nivel de precisión es esencial para aplicaciones terapéuticas seguras, particularmente cuando se trata de afecciones genéticas complejas. Además, la investigación se extiende más allá del ADN nuclear, demostrando la capacidad de realizar ediciones precisas dentro del ADN mitocondrial, un dominio que anteriormente era difícil de manipular debido a sus características estructurales distintas.

Para facilitar la entrega segura de estos editores en las células, los investigadores utilizaron partículas similares a virus de ingeniería (eVLPs), lo que permite la modificación controlada y selectiva de genes específicos. Este método asegura una interferencia mínima con otras partes del genoma, mejorando aún más el perfil de seguridad de las nuevas herramientas. Kim enfatizó que superar las deficiencias de los primeros editores diseñados por IA a través de enfoques estructurales innovadores ha abierto nuevas vías para tratar eficazmente los trastornos genéticos. Las implicaciones de esta investigación se extienden más allá de las terapias individuales.

El equipo también ha presentado "OpenCRISPR-1", otro editor de genes impulsado por IA que coincide con el rendimiento de los sistemas Cas9 tradicionales mientras reduce drásticamente las mutaciones fuera del objetivo. Al integrar OpenCRISPR-1 con tecnologías de edición primarias y sistemas de entrega eVLP, los investigadores están sentando las bases para una plataforma versátil capaz de abordar una amplia gama de condiciones genéticas con una precisión y seguridad sin precedentes.