Nature:利用机器学习来设计基因编辑的“定制酶”
基因组编辑技术发展迅速,在治疗遗传疾病方面取得了可喜的成果,但总有改进的空间。麻省总医院布莱根分校的研究人员在《自然》杂志上发表的一篇新论文展示了可扩展蛋白质工程与机器学习相结合的力量,以促进基因和细胞治疗领域的进展。在他们的研究中,作者开发了一种被称为pamla的机器学习算法,可以预测大约6400万种基因组编辑酶的特性。这项工作有助于减少脱靶效应,提高编辑安全性,提高编辑效率,并使研究人员能够预测针对新的治疗靶点的定制酶。他们的研究结果发表在《自然》杂志上。