La revolución de la edición genética podría estar a punto de recibir una poderosa actualización — no mediante el descubrimiento de una nueva enzima natural, sino diseñando una desde cero. Investigadores del Innovative Genomics Institute de UC Berkeley, liderados por la laureada con el Nobel Jennifer Doudna, han utilizado inteligencia artificial para crear versiones sintéticas de enzimas CRISPR que son más eficientes que cualquier cosa que la naturaleza haya producido.
El estudio, publicado en Science, se centró en las proteínas TnpB, los antiguos ancestros evolutivos de la familia CRISPR-Cas12. Estas son nucleasas hipercompactas, de aproximadamente 400 aminoácidos, lo suficientemente pequeñas para ser administradas mediante vectores AAV para terapia génica. Pero las TnpB naturales tienen un problema: son ineficientes en células humanas, logrando típicamente tasas de edición muy por debajo del 30 por ciento.
El enfoque de IA
El equipo utilizó ESM Inverse Folding (ESM-IF1), un modelo de diseño de proteínas guiado por estructura desarrollado originalmente en Meta AI. Dada una estructura de proteína 3D objetivo, el modelo predice secuencias de aminoácidos que deberían plegarse en esa forma. Pero el equipo añadió una restricción crucial: enmascararon los residuos funcionalmente críticos en la interfaz de ácidos nucleicos, manteniéndolos fijos según datos de conservación evolutiva de un modelo Potts entrenado en 16,335 secuencias TnpB.
“Sin esas restricciones, la IA podría generar una proteína perfectamente plegada que simplemente no puede unirse al ADN o ARN”, dijo Petr Skopintsev, coautor principal del estudio.
A partir del andamio ISDra2 TnpB de Deinococcus radiodurans, la IA generó miles de secuencias candidatas. De los 1,980 diseños probados en E. coli, 466 (24 por ciento) eran nucleasas funcionales, y aproximadamente el 8 por ciento superó la actividad del tipo silvestre. Las nueve mejores variantes — SynTnpB v1 a v9 — fueron probadas en células humanas y vegetales.
Rendimiento en células humanas
Las mejores variantes, SynTnpB v1 y v5, mostraron mejoras dramáticas en células embrionarias de riñón humano (HEK293T). En el locus reportero BFP, el tipo silvestre ISDra2 TnpB logró aproximadamente un 28 por ciento de edición. SynTnpB v5 alcanzó el 50 por ciento. En el locus endógeno EMX1, la mejora fue de 3.8 veces. En múltiples otros locus — RUNX1, NIBAN1, AGBL1 — las variantes sintéticas superaron consistentemente a la enzima natural, logrando del 20 al 35 por ciento de edición frente a tasas de un solo dígito para el tipo silvestre.
Las proteínas sintéticas son notablemente diferentes de sus contrapartes naturales. La identidad de secuencia entre las variantes SynTnpB y la ISDra2 TnpB natural es solo del 50 al 60 por ciento, lo que las convierte esencialmente en una nueva familia de proteínas. La criomicroscopía electrónica confirmó que las proteínas diseñadas por IA se pliegan en la estructura predicha, formando nuevos contactos estabilizadores en la interfaz ARN-ADN.
Las variantes también funcionaron en células vegetales — protoplastos de Arabidopsis thaliana — donde superaron al TnpB de tipo silvestre en la mayoría de los sitios objetivo.
Todavía detrás de Cas9
Las variantes SynTnpB siguen siendo menos eficientes que los sistemas Cas9 optimizados, que rutinariamente superan el 80 por ciento de edición en células humanas. Pero su pequeño tamaño (aproximadamente 45 kilodaltons, frente a los 160 kDa de Cas9) les otorga una ventaja de administración para la terapia génica, donde los vectores AAV tienen capacidad de carga limitada.
El PAM (o TAM, en la terminología TnpB) sigue siendo una limitación: las variantes sintéticas aún reconocen el motivo TTGAT de 5 nucleótidos, lo que restringe el rango de secuencias objetivo. Los investigadores señalan que el trabajo futuro podría modificar la especificidad del PAM. Los efectos fuera del objetivo también variaron, con v5 y v7 mostrando más sitios fuera del objetivo que el tipo silvestre.
Fuentes
- Skopintsev P, Esain-Garcia I, DeTurk EC, et al. «Structure and evolution-guided design of minimal RNA-guided nucleases.» Science 393(6808):313-318, 2026. DOI: 10.1126/science.aed6123
- Nature News: CRISPR gets a power boost from AI-designed molecular scissors
Traducido por Alessandra