A equipe AlphaFold usa IA para redesenhar proteínas de edição de genes para torná-las mais seguras
Décadas após a descoberta de sistemas que podem atingir seletivamente o DNA, começamos a ver as primeiras terapias baseadas na edição genética. Um desafio que esses desenvolvimentos enfrentaram é a segurança. Embora possamos torná-los específicos para o gene que queremos editar, o genoma humano é enorme e até mesmo sequências raras de DNA podem aparecer múltiplas vezes por acaso.
Como resultado, todos os sistemas originais de edição genética tinham taxas conhecidas dos chamados efeitos fora do alvo, onde simplesmente editavam a sequência errada. Este pode ser um evento de baixa probabilidade, mas edite células suficientes – e as terapias geralmente precisam editar muito – e os erros tornam-se inevitáveis.
Muito esforço foi feito para encontrar maneiras de reduzir ou eliminar edições fora do alvo. Em uma edição recente da Nature, os pesquisadores descrevem uma modificação do software de dobramento de proteínas AI AlphaFold para ajudar a identificar os principais componentes das proteínas de edição de genes responsáveis por efeitos fora do alvo. Essas áreas foram modificadas para minimizar problemas.
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