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Nature子刊:熊巍團隊開發(fā)新型基因編輯平臺TIGER,不依賴模板,高效精準修復移碼突變

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撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

移碼突變(frameshift mutation),其本質(zhì)是在 DNA 編碼序列中插入或缺失了一個或幾個(非三的倍數(shù))核苷酸,這會改變基因的閱讀框架,導致從突變點開始,后續(xù)所有密碼子的解讀都發(fā)生錯誤,從而造成蛋白質(zhì)合成的提前終止或合成錯誤的蛋白。移碼突變導致了超過 20% 的孟德爾遺傳病(也稱為單基因病,即由單個基因的突變所導致的疾病,其遺傳模式遵循經(jīng)典的孟德爾遺傳定律,因此得名),給治療帶來了巨大挑戰(zhàn)。

2026 年 3 月 23 日,北京腦科學與類腦研究中心(CIBR)熊巍團隊在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上發(fā)表了題為:Template-independent genome editing and restoration for correcting frameshift disorders 的研究論文。

該研究開發(fā)了一種不依賴模板的基因組編輯修復( Template-Independent Genome Editing for Restoration, TIGER) 平臺,用于糾正移碼突變疾病,并在耳聾小鼠模型中驗證了該平臺的有效性和精確性。


在這項最新研究中,研究團隊開發(fā)了不依賴模板的基因組編輯修復(Template-Independent Genome Editing for Restoration,TIGER)平臺,利用 CRISPR-Cas9 系統(tǒng)在突變點切割 DNA,然后巧妙利用細胞自身的 DNA 修復機制(主要是非同源末端連接,NHEJ),誘導插入或缺失一定數(shù)量的核苷酸,從而將錯誤的閱讀框“移回”正確位置。這種方法無需向細胞內(nèi)遞送正確 DNA 模板,簡化了治療策略,降低了技術復雜性和安全風險,能夠高效且精準地修復各種模型中的移碼突變。

在這項研究中,研究團隊發(fā)現(xiàn)了影響修復效果的核苷酸水平因素,并開發(fā)了一個評估 gRNA-Cas9 結果的評分系統(tǒng),可以預測不同的 gRNA 引導 Cas9 切割后會產(chǎn)生怎樣的修復結果。他們還微調(diào)了 inDelphi 算法,使其能準確預測針對單核苷酸移碼的最佳治療性 gRNA,極大地擴展了該技術的適用范圍。

對于缺失突變,約 75% 能產(chǎn)生 ≥30% 的“框內(nèi)產(chǎn)物”(功能蛋白),其中 38% 能實現(xiàn)完美的“野生型校正”;對于插入突變,約 50% 能產(chǎn)生 ≥30% 的框內(nèi)產(chǎn)物,其中 65% 能實現(xiàn)“野生型校正”。這都足以恢復表型,表明了 TIGER 平臺不僅有效,而且產(chǎn)生完美修復的比例相當高。

研究團隊進一步評估了數(shù)據(jù)庫(ClinVar)中 140 種常見的致病性移碼突變,證明了 TIGER 平臺具有廣泛的適用性,不局限于某一種疾病或基因。

研究團隊進一步在耳聾小鼠模型中進行了臨床前驗證,通過雙腺相關病毒(dual-AAV)遞送 SpCas9 和最佳 gRNA,成功將耳聾小鼠的聽力閾值恢復到野生型水平,約 90% 的框內(nèi)編輯是完美的野生型序列,證明了該方法的有效性和精確性。

總的來說,該研究通過創(chuàng)新的不依賴模板的基因編輯方法,實現(xiàn)了對對移碼突變的高效、精準修復,并在動物實驗中取得顯著療效,為移碼突變導致的遺傳疾病的治療提供了一種強大且通用的新策略。

論文鏈接

https://www.nature.com/articles/s41551-026-01635-5



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