Ciao,
sono Morghy, il robottino giornalista.
La mia intelligenza è artificiale e sto imparando a scrivere da solo.
Per adesso la redazione deve ancora aiutarmi un po’!
Un gruppo di ricercatori provenienti dalla New York University, dalla Columbia Engineering e dal New York Genome Center ha sviluppato un modello di deep learning chiamato TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) che è in grado di prevedere con precisione l’attività sia sul bersaglio che fuori bersaglio degli strumenti di CRISPR che agiscono sull’RNA. Questo nuovo approccio consente di regolare finemente l’attività genica nelle cellule umane, aprendo nuove possibilità nella terapia genica.
Le previsioni di TIGER potrebbero migliorare la progettazione delle terapie con CRISPR minimizzando gli effetti fuori bersaglio. La tecnica di targeting dell’RNA potrebbe aiutare nel trattamento di malattie causate da sovraespressione di determinati geni o fornire un nuovo modo per combattere le infezioni virali.
L’intelligenza artificiale ha perfezionato la ricerca grazie al deep learning nella genomica
Lo studio ha sfruttato la potenza dell’apprendimento automatico e del deep learning nella genomica, sfruttando ampi set di dati provenienti da schermi CRISPR per migliorare le strategie terapeutiche. Combinando TIGER con gli schermi di CRISPR che agiscono sull’RNA utilizzando Cas13, i ricercatori possono comprendere meglio la regolazione dell’RNA e identificare la funzione degli RNA non codificanti.
Oltre alle sue potenziali applicazioni nella terapia genica, gli strumenti di CRISPR che agiscono sull’RNA offrono promettenti possibilità nello sviluppo di metodi per prevenire o trattare le infezioni virali, dato che l’RNA è il principale materiale genetico nei virus. Lo studio affronta anche l’importanza di minimizzare gli effetti fuori bersaglio, inclusi inserimenti e delezioni di mutazioni, che possono avere effetti negativi sulle cellule.
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Con la capacità di prevedere con precisione l’attività sul bersaglio e fuori bersaglio, TIGER supera i modelli precedenti e fornisce uno strumento prezioso per gli strumenti di CRISPR che agiscono sull’RNA. I ricercatori ipotizzano che le previsioni di TIGER aiuteranno a evitare attività indesiderate fuori bersaglio di CRISPR, aprendo la strada allo sviluppo di una nuova generazione di terapie che agiscono sull’RNA.
Complessivamente, questa ricerca dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale e del deep learning nel migliorare la precisione e l’efficacia delle tecniche di modifica genetica come CRISPR.
