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为基因“做手术”的失败率有多高?

基因编辑技术,就像是给基因“做手术”一样,对目标基因进行准确修改,以进一步应用于基础科学和临床研究中。


和普通手术一样,基因编辑技术这一特殊的“手术”也是有失败的风险的。St. Jude 儿童研究医院血液科的Shengdar Q. Tsai博士Small Methods首刊上发表了一篇社论,重点阐述了如何定量确定基因编辑脱靶率的问题。相关内容和主要结论可以归纳为以下三个方面:


1. 如何给基因“做手术”——什么是基因编辑技术


基因编辑技术发展迅速,早期主要利用基于锌指核酸酶(ZFNs)和转录激活因子样效应物核酸酶(TALENs)进行基因编辑,现在的研究主要集中于基于规律性间隔的短回文序列重复簇(CRISPR/Cas)系统的基因编辑技术。这些核酸酶都是通过在活细胞或者生物体的基因组中引入DNA双链断裂 (DSBs),再通过同源重组修复(Homologous Recombination, HDR)或非同源末端链接修复(Non-Homologous End Join, NHEJ对目标基因进行定点操作,如敲除、突变、敲入等。


2. 给基因“做手术”为什么会失败——基因编辑技术的脱靶效应


理想情况下核酸酶只在目标序列引入DNA双链断裂,而对基因组其他序列不产生影响。然而在实际应用中,核酸酶往往会作用于目标基因之外的基因组序列,并对细胞或生物体产生一系列非预期的改变,也就是出现基因编辑技术的脱靶效应。


3. 如何确定“手术”的失败率——定量确定脱靶率及其带来的挑战


高通量测序或者下一代测序合成技术是定量确定基因编辑脱靶率的方法之一。通常首先深度测序捕获或扩增的目标基因组序列,然后利用生物信息学技术分析测序数据,从而量化基因编辑引入的突变。


但是高通量测序或者下一代测序合成技术具有自身局限性。如高通量测序技术直接检测罕见突变的灵敏度不高;而下一代测序技术由于引入错误率高(≥0.1%),这使得分辨真正的序列突变以及测序中引入的噪音序列非常困难,从而限制了它在检测检测罕见突变中的应用。


未来进一步发展检测罕见突变序列的技术过程中,一方面需要考虑到测序过程中可能会人工引入错误的步骤,例如,i)测序前PCR扩增阶段;ii)单分子扩增和合成测序阶段可能引入的错误。另外一方面针对不同的问题寻找不同的解决方法。如针对随机引入产生的错误,利用单一编码以及对同一模板多次测序从而推断出更高质量的共有序列。


总结来说:基因编辑技术这一给基因“做手术”是存在一定的失败率的,定量确定这一失败率是进一步研究降低失败率的必要的基础,然而相关研究仍然面临一些挑战。


为基因“做手术”的失败率有多高?

原文发表于Small methods,链接如下,或者点击下方阅读原文

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smtd.201600062/full



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