DNA-Diffusionという生成AIフレームワークを用いた合成調節因子の設計

科学分野:

• ゲノミクス
• 合成生物学
• 人工知能

背景:

• 調節エレメントによる遺伝子発現の精密制御は、重要な課題です。
• 既存の方法では、機能活性、細胞型特異性、および配列多様性のバランスをとることが困難です。

研究 の 目的:

• 新規調節エレメントの設計のための生成AIフレームワークであるDNA-Diffusionを導入すること。
• コンパクトな合成エレメントを用いて、細胞型特異的な遺伝子発現制御を達成すること。

主な方法:

• DNAアクセス可能性データで訓練されたAIフレームワークであるDNA-Diffusionを開発しました。
• 内因性の転写因子結合を模倣する200塩基対の合成エレメントを生成しました。
• 3つの細胞株におけるSTARR-seqおよび内因性遺伝子変調のためのEXTRA-seqを用いてエレメントを検証しました。

主要な成果:

• DNA-Diffusionは、細胞型特異性を高めたコンパクトなエレメントを生成しました。
• 合成エレメントは、内因性の転写因子結合文法を再現しました。
• AXIN2遺伝子をネイティブコンテキストで再活性化し、機能的変調を実証しました。

結論:

• DNA-Diffusionは、調節エレメントの設計において既存の計算方法よりも優れた性能を発揮します。
• このフレームワークは、遺伝子治療における精密な遺伝子制御の工学に不可欠です。
• 遺伝子制御の理解と新規治療戦略の開発を進歩させます。