Ученые объединили ИИ и квантовую биологию для улучшения редактирования генома

Существующие модели для компьютерного прогнозирования эффективных направляющих РНК для инструментов CRISPR были построены на данных всего лишь нескольких модельных видов, со слабой, непоследовательной эффективностью применительно к микробам.

Чтобы улучшить моделирование и дизайн направляющей РНК, ученые ORNL стремились лучше понять, что происходит на самом базовом уровне в ядрах клеток, где хранится генетический материал. Они обратились к квантовой биологии, области, соединяющей молекулярную биологию и квантовую химию, которая исследует влияние электронной структуры на химические свойства и взаимодействия нуклеотидов, молекул, образующих строительные блоки ДНК и РНК.

Ученые создали объяснимую модель искусственного интеллекта под названием "итеративный случайный лес". Они обучили модель на наборе данных из примерно 50 000 направляющих РНК, нацеленных на геном бактерий E. coli, при этом также принимая во внимание квантово-химические свойства, в рамках подхода. Модель выявила ключевые особенности нуклеотидов, которые могут позволить отбирать лучшие направляющие РНК.

Исследователи ORNL подтвердили объяснимую модель искусственного интеллекта, проведя эксперименты по разрезанию CRISPR Cas9 на E. coli с большой группой руководств, отобранных моделью.

По материалам scitechdaily