Machineguided design of celltypetargeting cisregulatory elements
细胞类型靶向顺式调控元件的机器引导设计
论文信息：nature IF：64.8 Date : 2023年11月27日 , DOI: doi.10.1038/s41586-024-08070-z
主讲人：王安慧，2025年3月30日
研究背景：
1.顺式作用元件（CREs）在基因调控的核心作用：
顺式作用元件（CREs）控制基因表达，协调组织特性、发育时机以及刺激反应，这些共同决定了人体内数千种独特的细胞类型。合成CREs的开发不仅有助于基因疗法、CRISPR治疗和基因替代方法的改进，还能为新型基因递送系统提供支持。通过精确构建具有高度组织特异性的CREs，我们能够克服目前基因疗法面临的挑战，推动其在治疗遗传疾病等领域的应用。
2.天然顺式作用元件的现状与不足：
在过去十年中，大量研究工作已经识别出数百万个假定的CREs，然而，通过进化产生的序列仅仅代表了可能的遗传序列中的一小部分，可能无法满足有利于治疗应用的表达目标。
3.合成顺式作用元件（CREs）的优势与挑战：
核心优势
精准性与可控性：深度学习预测（如Malinois模型）可实现单碱基分辨率的设计优化，显著提升CRE活性（实验验证显示合成CREs的细胞特异性表达强度提高58倍）；高通量筛选（MPRA）支持并行测试数十万序列，快速鉴定最优候选。
合成CREs在斑马鱼和小鼠中均表现出保守功能（如神经元特异性CREs驱动相似表达模式），支持跨物种治疗开发。
模块化设计：通过组合TF结合位点、绝缘子等元件，可编程构建逻辑门控CREs（如“仅在神经元+低氧条件下激活”）。
克服天然CRE局限性：避免天然序列的功能冗余（如β珠蛋白基因座的多个重叠增强子）和物种限制（如人类CFTR增强子在小鼠中失效）
计算与数据限制：训练数据偏差：现有模型（如Malinois）依赖有限细胞系（K562/HepG2/SKNSH）的MPRA数据，可能无法泛化至其他组织；三维基因组复杂性：当前模型未整合染色质空间互作（如HiC），预测长程调控时误差较高。
体内递送效率：合成CREs在活体中的递送仍受限于载体（如AAV）的靶向性和免疫原性。
表观遗传沉默：某些合成CREs在长期表达中可能被甲基化或异染色质化（如肝脏中观察到>50%活性衰减）。
脱靶风险：合成CREs可能意外激活原癌基因（如MYC增强子劫持）。
生物安全争议：跨物种功能保守性可能引发基因驱动（gene drive）等伦理问题。
研究意义与目的：
作者们提出一个平台，用于设计和验证能够驱动具有编程细胞类型特异性基因表达的合成CREs。作者们利用在三种细胞类型中对CRE活性进行深度神经网络建模的创新成果、高效的计算机模拟优化以及大规模并行报告基因检测，来设计并实证测试数千个CREs 。通过大规模体外验证，作者们表明，与来自人类基因组的天然序列相比，合成序列在三种细胞系中驱动细胞类型特异性表达方面更为有效，并且在体内测试时在类似组织中实现了特异性。合成序列展现出与靶细胞类型活性相关的独特基序词汇，同时降低了脱靶细胞的活性。
总之，作者们提供了一个通用框架，可从大规模并行报告基因检测模型前瞻性地设计CREs，并展示了编写适用作用代码所需的能力。
研究内容：
本研究通过深度学习模型（Malinois）结合高通量实验验证，开发了一套计算驱动的合成调控元件（CREs）设计流程（CODA），显著提升了细胞类型特异性调控的精准度。
核心方案：
1. 模型预测：Malinois模型基于DNA序列预测CREs在K562、HepG2、SKNSH细胞中的活性，指导设计高特异性序列。
2. 算法优化：采用Fast SeqProp算法生成合成CREs，通过梯度优化最大化靶细胞活性（log2[FC]提升25倍）并抑制脱靶效应（MinGap达48）。
3. 实验验证：MPRA实验验证了75,000+条CREs的功能，合成序列的特异性成功率（94.1%）远超天然序列（DHSnatural仅40.6%）。
总结与展望：
本研究提出了CODA（Cisregulatory Design Algorithm）这一创新策略，用于高效设计具有细胞类型特异性的合成顺式调控元件（CREs）。这些合成CREs通过计算模型与实验验证相结合的方法，能够以两个关键步骤（计算设计与实验筛选）实现快速构建，并可通过调整转录因子结合基序的组合进行灵活优化。此外，研究证实这些合成CREs在跨物种（如斑马鱼和小鼠）中保持功能保守性，适用于体内复杂组织的基因表达调控，并可与现有的基因编辑工具（如CRISPR）兼容使用。这种简洁而通用的设计方法将推动合成生物学中调控元件的开发，为基因治疗和基础研究提供新的工具，促进精准基因表达调控实验的开展。
