Генетики научились редактировать РНК в 900 раз точнее

 

Система REPAIR, редактирующая РНКСистема REPAIR, редактирующая РНК

 

Генетики разработали новую систему для редактирования РНК без разрезания на основе системы CRISPR-Cas13, а затем усовершенствовали ее, снизив количество совершаемых ей ошибок в 900 раз. Исследование опубликовано в Science.

Редактирование РНК, в отличие от ДНК-редактирования, позволяет, во-первых, вносить изменения в клетку в заданные интервалы времени, а во-вторых, не вызывает столько вопросов и проблем, связанных с этикой геномного редактирования в целом. РНК со временем деградирует, и все связанные с ней изменения, таким образом, обратимы. Подробнее о системе CRISPR-Cas13, которая позволяет редактировать РНК, можно прочитать здесь.

Ученые из Гарварда и MIT систематически проанализировали ряд белков семейства Cas13, чтобы отыскать наиболее эффективную форму этого белка, и выбрали кандидата, принадлежащего бактерии рода Prevotella, который назывался PspCas13b. По сравнению со всеми своими ортологами он наиболее эффективно находил и инактивировал нужную РНК, разрезая ее. Это само по себе уже являлось полезной находкой, поскольку новые эффективные «ножницы» можно будет применять в других типах экспериментов. В данном же проекте ученые создали модифицированную форму белка, который успешно находил свою цель, но при этом не был способен ее разрезать.

После этого белок Cas13b «сшивали» с белком ADAR2 — аденозиновой РНК-деаминазой, которая способна превращать аденозин в инозин. Инозин расценивается клеткой как гуанозин — таким образом, этот механизм равносилен замене А на G. В результате нужное место отыскивается с помощью системы CRISPR-Cas13b, но РНК при этом не расщепляется, а подвергается дезаминированию с помощью ADAR2. Эта система получила название REPAIR (RNA Editing for Programmable A to I Replacement); эффективность ее работы составила, в среднем, от 20 до 40 процентов, а в некоторых случаях это число достигло 89 процентов.

 

Схема работы системы REPAIRСхема работы системы REPAIR

 

С помощью методов белковой инженерии ученые затем создали усовершенствованный вариант системы, который они назвали REPAIRv2. Он продемонстрировал в 900 раз большую специфичность к целевым мутациям — таким образом, существенно снизилось количество ошибок редактирования. Для того, чтобы протестировать работу новой системы, были использованы длинные молекулы РНК с известными мутациями. Эффективность работы REPAIRv2 по-прежнему составила от 20 до 40 процентов, но при этом внецелевых мишеней новый вариант практически не затронул. Таким образом удалось, в частности, в культуре клеток HEK293FT отредактировать мутации, вызывающие у человека врожденную апластическую анемию и нефрогенный несахарный диабет .

Система успешно редактирует заданные наборы мутаций, что не может излечить генетические заболевания сами по себе, но может весьма существенно сказаться на их развитии, полагают ученые. Среди заболеваний, которые ассоциированы с мутациями G в A — мышечная дистрофия Дюшенна, болезнь Паркинсона и фокальная эпилепсия.

В будущем ученые собираются повышать эффективность работы системы REPAIRv2 и разработать методики, позволяющие направлять такие системы в заданные ткани.

А о другой работе группы ученых из Гарварда и MIT, опубликованной одновременно и посвященной деаминазам и редактированию, но касающейся ДНК и методики, впервые позволившей превращать пары A-T в пары G-C, вы можете прочитать здесь.

 

 

Читайте по теме:

Новая система CRISPR/Cas13 помогла выключить гены в клетках человека

ГЕННАЯ ТЕРАПИЯ

 

 

26.10.2017 Источник: nplus1.ru

Image

Оцифровка пользователя, Моделирование, 3D-визуализация.

Создание подробной цифровой копии на основе данных из медкарты.

Анализ данных. Исправление показателей организма.

Image

Взаимодействие цифровых профилей с целью улучшения показателей.

Обмен знаниями, проведение общих исследований.

Загрузка личного аватара в 3D мир. Игрификация, соревнования.

Image

В разработке

  • Официальная страница о медицинских чат-ботах на сайте Сверхчеловечество.рф
  • Подробности разработки чат-бота для проекта "Карта управления возрастом" (для партнеров и разработчиков) здесь:
Image

Обзор мировых разработок по хранению данных в разработке

Хранилище данных для Электронной Медицинской Карты Управления Возрастом в разработке

Материалы по теме:

Image

Основное взаимодействие планируется производить посредством Социальной сети:

Также существует множество специализированных телемедицинских сервисов:

Image

Данный раздел находится в разработке и будет доступен после запуска Электронной медицинской Карты Управления Возрастом:

Image

Основной материал сайта по теме искусственного интеллекта в медицине здесь:

На основе данной статьи будет определяться разработчик искусственного интеллекта для данной системы управления возрастом.

Image

ВАШ ЛИЧНЫЙ ВКЛАД В БОРЬБУ СО СТАРЕНИЕМ

Скооперируйтесь с тысячами других участников и создайте любой проект в области антистарения, проведите научные исспедования

Площадка для создания и финансирования проектов. Официальная страница сайта Сверхчеловечество.рф для сбора средств на ускорение прогресса в области омоложения:

Image
Image

Основная страница сайта Сверхчеловечество.рф о создании и участии в клинических испытаниях терапий антистарения и отката возраста организма здесь: