2024年6月3日，中国农业科学院左二伟团队在Nature Biomedical Engineering在线发表题为“Structure-guided discovery of highly efficient cytidine deaminases with sequence-context independence”的研究论文，该研究在结构引导下发现具有序列背景独立性的高效胞苷脱氨酶。该研究通过使用AlphaFold2预测1483种胞苷脱氨酶的三维结构，并通过实验表征具有代表性的脱氨酶(通过局部聚类对它们进行分类后从每个结构聚类中选择)，报告了一些具有高编辑效率，多种编辑窗口和增加靶与脱靶效应比率的脱氨酶的发现。

具体来说，几种脱氨酶在AC/TC/CC/GC位点诱导C-T转化的效率相当，脱氨酶可以在哺乳动物细胞的单拷贝和多拷贝基因中引入停止密码子，而不会出现双链断裂，并且在预测的DNA相互作用位点上的一些残基转化减少了脱靶效应。可以进一步利用基于结构的生成机器学习来扩大碱基编辑器在基因治疗中的适用性。

新型功能蛋白的发现是生物医学和农业生物技术工具发展的重要一步。从历史上看，对具有商业价值的蛋白质的数据挖掘主要集中在鉴定初级蛋白质序列中的功能模块，通过序列比对和保守区域分类筛选出新的蛋白质。然而，这种方法忽略了蛋白质的三维(3D)结构作为活性的决定因素，导致筛选的效率和准确性较差。或者，整合先前通过冷冻电子显微镜、X射线和/或核磁共振(NMR)获得的三维结构信息，可以大大提高新蛋白质挖掘的效率。然而，这些技术昂贵且劳动密集型，因此不适合大规模的蛋白质挖掘，而最近使用人工智能(AI)技术(如AlphaFold2)进行3D结构预测的突破，可以实现高通量预测和蛋白质结构分类，其规模足以适应高效的数据挖掘。

胞苷脱氨酶，如载脂蛋白B信使RNA编辑酶、催化多肽(APOBEC)酶和激活诱导胞苷脱氨酶，是催化C脱氨成U碱基并导致基因组DNA (gDNA)单核苷酸转化的基因编辑酶。鉴于DNA中C-to-T碱基对转换的作用，这些脱氨酶已被开发用于各种胞嘧啶碱基编辑器(CBE)系统，包括大鼠APOBEC1 (rAPOBEC1)，人类APOBEC3A (hA3A)，人类激活诱导的胞嘧啶脱氨酶等。尽管通过不同序列工程方法的系统优化改善了脱氨酶的特性，但原始序列的局限性阻碍了它们编辑特性中一些基本缺陷的解决。特别是，高编辑效率至今与高脱靶效果有着千丝万缕的联系，脱靶效果包括插入和删除(索引)范围广。

候选脱氨酶衍生CBEs的靶上和脱靶编辑（图源自Nature Biomedical Engineering ）

更重要的是，尽管有报道称一些脱氨酶在特定序列背景下没有表现出明显的编辑偏好，但这些碱基编辑器的功能应用仍然有限，因为它们的效率相对较低和/或高脱靶效应，以及对特定基序或序列背景的可检测(尽管不显著)偏好。胞苷脱氨酶的上下文偏好可以限制CBEs在潜在重要位点的编辑效率。因此，缺乏这些缺陷的胞苷脱氨酶的发现可能会推动CBEs碱基编辑能力的重大进步。

该研究使用AlphaFold2对1483种胞苷脱氨酶的3D蛋白质结构进行人工智能预测，以挖掘新的胞苷脱氨酶。该研究报道了几种具有非常高的编辑效率和上下文无关的编辑活性的脱氨酶的发现。高效脱氨酶是开发先进CBEs的重要组成部分。此外，上下文无关基序编辑的能力可以大大扩大可能的靶点范围，并提高CBEs在研究和临床应用中的多功能性。该研究强调了基于人工智能的、面向结构的工具在提高数据挖掘和新功能蛋白筛选的准确性和效率方面的潜力。研究人员还提供了新的候选胞苷脱氨酶，这可能有助于推进CBEs的生物医学和研究应用。

中国农业科学院深圳农业基因组研究所左二伟研究组博士后徐奎、冯虎、张海航、贺晨飞和博士生康会芳为论文共同第一作者，左二伟研究员为论文通讯作者。本研究得到了科技创新2030—重大项目、国家自然科学基金、博士后科学基金和中国农业科学院科技创新工程等资助。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41551-024-01220-8