Descoperiri în Apărarea Bacteriană Pot Transforma Ingineria Genetică

Un program de calculator capabil să prezică genele care ajută bacteriile să se apere împotriva virusurilor ar putea revoluționa instrumentele de inginerie genetică de precizie. Modelul de inteligență artificială, denumit DefensePredictor, recunoaște secvențele genetice implicate în apărarea împotriva bacteriofagilor, acei invadatori virali care infectează bacteriile.

Sistemele imunitare antivirale au fost deja folosite pentru a dezvolta tehnologii avansate de editare a genelor, cum ar fi CRISPR-Cas, care permit tăierea, modificarea sau eliminarea precisă a secvențelor de ADN într-un organism. Tool-ul DefensePredictor, prezentat în revista științifică Science, este disponibil ca instrument open-source pentru a facilita descoperirea altor sisteme imunitare procarionte.

„Identificarea noilor sisteme de apărare antifage poate oferi următoarea generație de unelte moleculare de precizie și, în același timp, poate arunca lumină asupra cursei continue de arme dintre bacterii și fagi,” a declarat Michael Laub, PhD, biolog molecular la MIT, și colegii săi.

Presiunea selectivă intensă de a evita sau supraviețui infecției a stimulat evoluția numeroaselor mecanisme de apărare antifage, inclusiv enzimele de restricție și sistemele CRISPR-Cas. Deși genele de imunitate antifage se grupează adesea în „insule de apărare” în genomurile procarionte, acest lucru nu se întâmplă întotdeauna, iar multe sisteme sunt dispersate sau transportate pe elemente mobile, cum ar fi plasmidele, profagele și transpozoanele.

Pentru a crea un model capabil să identifice proteinele antifage, echipa lui Laub a analizat aproximativ 17,000 de genomuri procarionte. Au etichetat omologii genelor de apărare și non-apărare și au construit reprezentări ale proteinelor codate de aceste gene, precum și ale celor patru vecini cei mai apropiați pe genom.

DefensePredictor a fost antrenat să distingă dacă o genă era implicată în sisteme de apărare. După performanțe bune in silico, acesta a fost testat pe 69 de gene diverse de Escherichia coli și a identificat 624 de proteine diferite despre care a prezis cu încredere că sunt implicate în apărare, incluzând 154 care nu prezentau o omologie detectabilă cu proteinele de apărare cunoscute.

Aproape jumătate dintre proteinele de apărare identificate nu erau codificate în plasmide, profage sau insule de apărare, demonstrând că modelul a reușit să identifice sisteme într-o gamă largă de contexte genomice.

Din cele 94 de gene prezise testate în laborator, 42 au oferit protecție împotriva cel puțin unuia din cele 24 de fagi testați, dând o rată de validare de aproximativ 45%.

Cincisprezece domenii proteice din aceste 42 de sisteme nu fuseseră anterior validate ca defensive, sugerând că există sisteme imune încă nedescoperite.

Extinderea capacității predictive a DefensePredictor dincolo de E. coli la 1000 de genomuri procarionte diverse a dezvăluit peste 5000 de proteine de apărare prezise care nu erau omologi clari ai celor deja cunoscute.

Un alt articol de cercetare din aceeași ediție a revistei Science a arătat cum AI ar putea descoperi diversitatea neexplorată în imunitatea bacteriană.

Sursa: Inside Precision Medicine