Wissenschaftler der Yale School of Medicine, des Jackson Laboratory und des Broad Institute von MIT und Harvard haben eine bahnbrechende Methode entwickelt, um mit generativer KI neuartige DNA-Sequenzen zu entwerfen, die gezielt Gene in bestimmten Zelltypen aktivieren oder deaktivieren können. Diese Entwicklung könnte die Zukunft der Gentherapie revolutionieren, indem sie eine präzisere Behandlung von Krankheiten ermöglicht.

Wichtige Erkenntnisse

Generative KI kann neuartige cis-regulatorische Elemente (CREs) entwerfen, die die Genexpression in spezifischen Zelltypen steuern.
Die neue Plattform, bekannt als CODA (Computational Optimization of DNA Activity), nutzt maschinelles Lernen, um die komplexen Muster der DNA zu entschlüsseln.
Die synthetischen DNA-Elemente zeigen eine bemerkenswerte Spezifität für die Zielzellen, was die Möglichkeit eröffnet, Gene nur in bestimmten Geweben zu aktivieren.

Die Rolle von cis-regulatorischen Elementen

Cis-regulatorische Elemente sind DNA-Sequenzen, die in der Nähe von Genen liegen und deren Aktivität steuern. Diese Elemente sind entscheidend für die Regulierung, wann und wo Gene in verschiedenen Zelltypen exprimiert werden. Die Herausforderung bestand darin, die „Grammatik“ dieser regulatorischen Elemente zu verstehen, da sie nicht den einfachen Regeln folgen, die für Gene gelten.

Die Entwicklung von CODA

Die Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das auf Daten von über 775.000 natürlichen regulatorischen Elementen trainiert wurde. Durch den Einsatz von tiefem Lernen konnte das Modell neue DNA-Sequenzen generieren, die spezifisch für bestimmte Zelltypen sind. Dies ermöglicht eine gezielte Aktivierung von Genen in Zellen, die von Krankheiten betroffen sind, ohne gesunde Zellen zu beeinträchtigen.

Erfolge in der Praxis

Die synthetischen CREs wurden in Laborexperimenten getestet und zeigten eine höhere Spezifität als natürliche Elemente. In Versuchen mit Zebrafischen und Mäusen aktivierten die KI-gestalteten Elemente Gene nur in den gewünschten Zelltypen. Dies könnte die Entwicklung gezielter Gentherapien für Erkrankungen wie Parkinson oder HIV vorantreiben.

Zukünftige Perspektiven

Die Forscher planen, die KI-gestalteten Elemente weiter zu optimieren und in Kombination mit anderen Technologien für die Gentherapie zu verwenden. Die Möglichkeit, genetische Elemente mit vordefinierten Funktionen zu entwerfen, könnte nicht nur die Grundlagenforschung voranbringen, sondern auch bedeutende Auswirkungen auf die medizinische Praxis haben.

Die Kombination von maschinellem Lernen und experimenteller Genomik stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um die Herausforderungen der Gentherapie zu bewältigen und neue therapeutische Möglichkeiten zu erschließen.