在基因编辑的浩瀚星海中，CRISPR技术早已大放异彩，但科学的前沿从不止步于此。最近，来自苏黎世大学药理学与毒理学研究所的Gerald Schwank实验室，发布了一项突破性研究：通过优化TnpB系统，并借助深度学习预测ωRNA，他们将基因编辑的效率提升到了全新高度。这篇发表于《Nature Methods》的文章，标题为《Effective genome editing with an enhanced ISDra2 TnpB system and deep learning-predicted ωRNAs》，揭示了TnpB系统在哺乳动物细胞中的强大潜力，并为未来基因疗法的应用铺平了道路。
背景：基因编辑的演变与挑战
CRISPR-Cas系统已成为基因编辑的“代名词”，其强大的适应性免疫机制和简便的操作流程，使其在基因编辑领域中占据主导地位。然而，CRISPR并非基因编辑的唯一选择。最近的研究表明，CRISPR系统的Cas9和Cas12效应蛋白源于两类IS200/IS605转座子编码的核酸酶超级家族：IscB和TnpB。相比之下，这些蛋白更为紧凑，尤其是TnpB，它以极其小巧的结构为特点。这种紧凑性使得TnpB系统在理论上可以成为新的基因编辑工具，在体内应用中更具优势。
然而，TnpB系统的应用仍面临两大挑战。首先，尽管在哺乳动物细胞中已有概念验证，其编辑效率仍低于CRISPR-Cas核酸酶。其次，TnpB系统依赖的目标邻近基序（TAM）过于复杂，限制了其编辑范围。Schwank团队正是瞄准了这些瓶颈，通过一系列创新优化了TnpB系统，成功地为其打开了新的大门。
文章内容与意义：突破基因编辑效率的瓶颈
这项研究的核心是优化了来自放射菌（Deinococcus radiodurans）的ISDra2 TnpB，并将其命名为TnpBmax。通过对TnpB的设计进行改进，研究人员将其在哺乳动物细胞中的基因编辑效率平均提升了4.4倍。此外，他们还开发了一种位于K76位点突变的变体，该变体可以识别替代的目标邻近基序（TAM），极大地扩展了TnpB系统的靶向范围。
为了更好地理解TnpBmax的编辑效率，研究团队建立了一个包含10,211个目标位点的数据集，并基于这些数据制定了针对TnpB的靶向规则。接着，借助深度学习，他们构建了一个名为TnpB编辑效率预测器（TEEP）的模型，该模型可以高效预测ωRNA的活性，相关性能指标（r值）超过了0.8。利用TEEP，研究人员在小鼠肝脏和大脑中的编辑效率分别达到了75.3%和65.9%。
分条解读：TnpB系统的未来潜力
TnpB的优势与紧凑性
相比于体积庞大的CRISPR-Cas9系统，TnpB凭借其极小的分子结构，在体内应用中具有显著的优势。紧凑性意味着TnpB系统可以更容易通过病毒载体（如AAV）进行传递，这对于基因治疗的实际应用尤其重要。编辑效率的显著提升
Schwank团队的工作不仅在编辑效率上取得了显著提升，还通过K76位点的突变扩展了TnpB的靶向范围。这一突破意味着TnpB不仅可以更有效地编辑基因，还可以在更多的基因区域中发挥作用，这对于临床应用具有重大意义。深度学习的应用
TnpB系统的编辑效率预测难度较大，但通过构建TEEP模型，研究人员能够精准预测ωRNA的活性。这种结合了深度学习的工具不仅为未来的基因编辑提供了强大的数据支持，也为相关研究人员提供了一个便捷的预测平台。体内应用的成功验证
本研究的一个关键点在于TnpB系统在小鼠体内应用中的高效表现。在肝脏和大脑中的高效编辑证明了TnpB不仅限于体外实验室研究，而是有望在实际的基因疗法中应用。这为其在临床治疗中的潜在应用提供了极具吸引力的前景。
总结：基因编辑的未来
这篇文章展示了TnpB系统的巨大潜力，尤其是其作为紧凑、高效的基因编辑工具的独特优势。通过优化设计和结合深度学习预测工具，Schwank团队成功地突破了TnpB系统的多个瓶颈，使其有望在未来的基因治疗中扮演重要角色。随着基因编辑技术的不断发展，TnpB系统的广泛应用或将进一步推动医学和生物技术的创新。
