AI 和 Crispr 的结合将带来变革
作者：Jennifer Doudna
2025 年，我们将看到人工智能和机器学习开始放大Crispr 基因组编辑医学、农业、气候变化以及支撑这些领域的基础研究。值得一提的是，人工智能领域充满了这样的宏大前景。任何重大的新技术进步都会有一个炒作周期，而我们现在正处于其中。在许多情况下，人工智能的好处要在未来几年才能显现，但在基因组学和生命科学研究中，我们现在就看到了真正的影响。
在我的领域，更广泛的 Crispr 基因编辑和基因组学中，我们经常处理巨大的数据集，或者在许多情况下，我们不能正确地处理它们是因为我们根本没有工具或时间。超级计算机可能需要数周到数月的时间来分析给定问题的数据子集，因此我们必须高度选择性地选择提出哪些问题。人工智能和机器学习已经消除了这些限制，我们正在使用人工智能工具在大型基因组数据集中快速搜索和发现。
在我的实验室中，我们最近使用人工智能工具来帮助我们找到公共基因组数据库中未被发现的小型基因编辑蛋白质，因为我们根本没有能力处理我们收集的所有数据。我 10 年前在加州大学伯克利分校创立的创新基因组研究所的一个小组最近与电气工程和计算机科学系 (EECS) 以及计算生物学中心的成员联手，开发了一种使用一个大型语言模型，类似于许多流行的聊天机器人所使用的模型，用于预测与自然序列相比具有更高耐热性的新功能 RNA 分子。想象一下，在科学家近几十年来共同建立的庞大基因组和结构数据库中，还有什么有待发现。
这些类型的发现具有现实世界的应用。对于上面的两个例子，较小的基因组编辑器可以帮助更有效地将疗法传递到细胞中，而预测热稳定性 RNA 分子将有助于改善生产药物和其他有价值产品的生物制造过程。在健康和药物开发方面，我们最近看到第一个基于 Crispr 的镰状细胞病疗法获得批准，还有大约 7,000 种其他遗传疾病正在等待类似的疗法。AI 可以通过预测最佳编辑目标、最大限度地提高 Crispr 的精度和效率以及减少脱靶效应来帮助加速开发过程。在农业领域，基于人工智能的 Crispr 进步有望创造出更具弹性、生产力和营养的作物，通过帮助研究人员专注于最富有成效的方法，确保更大的粮食安全并缩短上市时间。在气候方面，人工智能和 Crispr 可以为改善自然碳捕获和环境可持续性开辟新的解决方案。
现在还处于早期阶段，但适当利用 AI 和 Crispr（可以说是我们这个时代最深刻的两项技术）联合力量的潜力是显而易见且令人兴奋的，而且它已经开始了。
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