2025年9月9日火曜日

Pythia: deep learningでCRISPR–Cas9編集の精度を最適化

 

  • ythia: deep learningでCRISPR–Cas9編集の精度を最適化
    Nat Biotechnol, Online ahead of print: 2025-09-01（Research Briefing）。PubMed掲載あり（PMID: 40890501）。本文に対応する本体論文は2025-08-12公開のOpen Access記事です。 Nature+1PubMed

概要（何が新しい？）

  • 修復結果の予測とドナー設計を一体化：Cas9切断後の**MMEJ（マイクロホモロジー介在修復）**を深層学習で予測し、最適なマイクロホモロジー“繰り返しアーム”（3塩基×多重）のドナー端を設計して、枠ずれを抑えた“狙いどおり”の挿入を実現。 Nature+1

  • 汎用性：HEK293Tの32座位で高精度統合を実証し、アフリカツメガエル胚や成体マウス脳の非分裂細胞でもタグ付け等に成功。HDRが効きにくい文脈で有用。 Nature

  • 小改変にも対応：ssODNドナーを用いた単塩基・二塩基の“スカーレス”改変も最適化。 Nature

  • 性能指標：設計どおりに境界での修復様式が出るかを検証し、左/右接合部で r=0.815 / 0.969の高相関。繰り返し数は概ね5回で頭打ち。 Nature

使い方の最短手順（設計フロー）

  1. 候補gRNAを決める →

  2. Pythiaで対象座位の配列文脈から最適“繰り返しアーム”（長さ・回数）を提案させる →

  3. 提案どおりにドナーDNA端を組む（必要に応じssODN/線状dsDNA）→ Cas9 RNPと共送達 →

  4. 境界シーケンスで設計通りのフレーム保持・欠失抑制を確認。 Nature

入手先

  • PubMed（Ahead of print項目）：PMID 40890501。 PubMed

  • Research Briefing（要点）：Nature Biotechnology 2025-09-01。 Nature

  • 本体論文（OA）：Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates（2025-08-12）。Code availabilityに公式サイトとGitHubの記載あり。 Nature+1

実務メモ（どんな時に有利？／注意）

  • 有利：HDRが難しい非分裂細胞や胚、フレーム保持が重要なタグ付け、境界の欠失を極小化したい挿入。 Nature

  • 注意：MMEJ依存のため座位特異性が強い。過度・不適切な繰り返しは逆効果。オフターゲット抑制は別対策（gRNA選別等）と併用。本文マウス実験は定性的検証が中心（空間確認）で、量的比較は限定的。 Nature

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