Искусственный интеллект GenoMorph для поиска целей генного редактирования вывели на рынок

Компания Colossal Biosciences представила платформу искусственного интеллекта под названием GenoMorph, созданную для определения участков генома, перспективных для редактирования у видов с ограниченными генетическими данными. Данная система уже выявила около 2300 кандидатных регуляторных элементов ДНК, связанных с формой и размером ключа птиц, в рамках масштабного проекта по возвращению дрантуса, или дюдо.

Помимо запуска инструмента GenoMorph AI в сфере биотехнологий, разработчики из Далласа сообщили о других достижениях в своем птичьем направлении: существенном улучшении сборки генома дюдо с использованием методик из проекта по возрождению ужасного волка, расширении колонии никобарских голубей и создании новых клеточных платформ.

Платформа GenoMorph и геномные данные

Система объединяет сравнительную геномику, биологию развития и трехмерную морфологию высокого разрешения, чтобы прогнозировать активность регуляторных элементов в ходе эмбриогенеза. В отличие от генов, кодирующих белки, некодирующие участки ДНК управляют тем, когда и где включаются конкретные инструкции, формируя скелет и череп птиц.

Команда сформировала так называемый птичий регуляторный атлас на основе сотен образцов тканей кур, уток, перепелов и голубей. Эти данные объединили с геномами и результатами компьютерной томографии черепов более чем 70 видов птиц, включая ближайшего живого родственника дюдо — никобарского голубя. Анализ выявил сотни регуляторных элементов, связанных с габаритами клюва, которые теперь служат приоритетными мишенями для экспериментов.

От предсказаний к экспериментальной проверке

Найденные элементы проходят функциональную валидацию. Исследователи отмечают, что для обучения алгоритмов такого рода недостаточно общей информации — потребовалось собрать массив данных о том, как меняется активность регуляторов в разных областях развивающегося лица на различных стадиях эмбрионального развития.

Методы машинного обучения и валидация

В основе платформы лежит сверточная нейронная сеть, обученная на данных о доступности хроматина. Тестирование показало высокую точность прогнозирования в пределах видов и между ними. Филогенетическая регрессия помогла связать предсказанную доступность с длиной клюва и выделить ключевые генетические маркеры, активность которых повышена у длинноклювых видов.

Улучшенная сборка генома дюдо

Древняя ДНК сохраняется в виде коротких фрагментов со следами повреждений. Традиционные методы картирования используют референсный геном живого вида, что часто приводит к потере сильно отличающихся фрагментов. Специалисты применили итеративный метод сборки, который задействует вновь обнаруженные последовательности дюдо для постепенного обновления референса и заполнения пробелов.

В результате удалось добиться покрытия 95% оснований генома дюдо не менее чем пятикратно, при среднем покрытии в 65 раз. Параллельно продолжается работа над построением безошибочного генома никобарского голубя от теломера до теломеры для повышения точности будущих исследований.

Развитие колонии и клеточные технологии

Поголовье никобарских голубей в техасском питомнике увеличилось до 36 особей. Полученные от них яйца позволили выделить первичные половые клетки, необходимые для получения наследственных изменений. Кроме того, ученые вывели первые химерные цыпленки на базе эмбриональных стволовых клеток птиц, подтвердив их способность интегрироваться в ткани эмбриона.

Разработана и система доставки на основе липидных наночастиц, которая вводит инструменты CRISPR в развивающиеся эмбрионы птиц безопаснее традиционных методик. В экспериментах изменение регуляторных генов костей привело к формированию четкого черепно-лицевого фенотипа, что позволяет подтверждать предсказания искусственного интеллекта в режиме реального времени.