天津
编辑丨coisini
在生物化学转化中，实现高特异性对于研究和治疗都至关重要。尤其是对于基因组编辑，提高工具的特异性可确保有效且精确的编辑效果。为实现这一目标，人们采用了理性设计和定向进化策略。
然而，结构引导的理性设计依赖于经验性的人工专业知识，成功率低，且常受制于活性与特异性之间的权衡。定向进化则需要复杂的回路设计和平台实现，并且可能陷入局部最优解。
最近，来自北京大学、华东师范大学等的研究团队提出了一种专为特异性改进而设计的 AI 框架 ——ContactSeek，利用 AlphaFold3（AF3）预测的接触概率（CP）来提高基因组编辑器的特异性。研究论文以《Precise DNA base editing using AlphaFold3-based contact modelling》为题发表于《Nature》。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10794-z
基于 CP 的 ContactSeek
由于蛋白质语言模型和逆折叠模型是为蛋白质设计的，它们无法捕捉蛋白 - DNA-RNA 复合物中的构象差异，因此无法学习特异性的决定因素。
研究团队发现接触概率（CP）是一个被低估的 AF3 输出，CP 可以被用来灵敏地测量生物分子间的相互作用。因此，他们尝试设计一个基于 CP 的框架，即 ContactSeek，来识别差异相互作用。
首先，研究团队提取了 Cas 蛋白与 sgRNA/tsDNA/ntsDNA 之间的 CP；其次，他们通过将脱靶三元复合物与其靶向对应物进行比较来计算 ΔCP，并利用这些值来识别 Cas 蛋白上残基与 DNA 或 sgRNA 相互作用的接触区域；第三，基于 CP、ΔCP 和源自测序的脱靶信号对接触区域的重要性进行排序。
ContactSeek 利用 AF3 预测的 CP 来模拟全基因组范围的脱靶相互作用，从而揭示特异性决定残基并实现精确的 DNA 碱基编辑。
ContactSeek 的输出包括共有接触区域（CCRs）的排名，以及这些 CCRs 内的关键接触残基。CCRs 可代表蛋白质–DNA–RNA 相互作用的空间关联区域，并包含对特异性提升具有功能重要性的残基。
在应用 ContactSeek 时，该研究独立地模拟了核心 Cas–DNA–RNA 复合物和二元脱氨酶–RNA 复合物，而非依赖于全长复合物，这使其能够规避全长复合物预测中组件定位错误所带来的影响。
实验评估
实验验证表明，ContactSeek 的成功率约为 56.5%（13/23）。并且，通过扩展至 TadA8e 脱氨酶，ContactSeek 取得了约 64.7% 的成功率，并大幅减少了 RNA 脱靶编辑和不依赖 sgRNA 的 DNA 脱靶编辑。这些结果凸显了 ContactSeek 应对不同类型脱靶效应的能力。
研究团队将 ContactSeek 应用于 TadA8e，多项正交检测表明，其最佳变体 Cas9 (K1020D)–TadA8e (F156D) 相较于文献中几种基于高保真 Cas9 的 ABEs，表现出更优越的整体特异性。
此外，ContactSeek 还可推广至基于 Cas12a 的胞嘧啶碱基编辑器。
总的来说，ContactSeek 通过整合结构维度和功能维度，提高了基因组编辑工具的精度。研究团队预期，通过与匹配的特异性测量（例如基于测序的检测）相结合，ContactSeek 将广泛适用于多种 DNA 和 RNA 编辑工具。
感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。
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