Une équipe de recherche de la faculté de médecine LKS de l’Université de Hong Kong (HKUMed) a mis au point une nouvelle façon de briser le débit limité actuel en optimisant à grande échelle des éditeurs de génome précis et de concevoir des centaines (ou plus) de variantes d’éditeur de base dans en parallèle plutôt que via les laborieux tests individuels actuels, et informer les utilisateurs des plus appropriés pour l’édition thérapeutique du génome. La découverte a été publiée dans Systèmes cellulaires et une demande de brevet a été déposée sur la base de ces travaux.
L’édition de base est une nouvelle technologie d’édition du génome basée sur CRISPR et apparaît comme un outil plus sûr pour lutter contre les maladies génétiques avec des mutations à base unique (telles que la drépanocytose, l’hypercholestérolémie familiale, etc.) dans l’ADN en les corrigeant à leur forme normale .
Cependant, l’édition de base existante peut entraîner des résultats différents selon le type et la version de l’éditeur de base utilisé, la composition de la séquence de l’ADN cible et la position de la ou des bases d’ADN à convertir. Le choix d’un éditeur de base sous-optimal pour l’application peut générer des modifications incorrectes et des mutations supplémentaires autour de la base d’ADN cible, ce qui pourrait provoquer des effets indésirables.
Actuellement, des tests laborieux et exhaustifs doivent être effectués pour caractériser les performances d’édition des dizaines d’éditeurs de base disponibles afin d’optimiser leur utilisation sur chaque locus thérapeutique. De plus, de nombreux lieux thérapeutiques ne disposent pas encore d’un éditeur de base optimisé pour une édition précise. Malgré les efforts déployés dans le monde entier, la création d’un nouvel éditeur de base peut prendre des mois ou des années en utilisant les méthodes conventionnelles.
L’équipe de recherche de HKUMed a développé avec succès une plate-forme couplant un système rapporteur d’éditeur de base avec CombiSEAL, une technologie de pointe précédemment développée pour concevoir rapidement des centaines (ou plus) de variantes d’éditeur de base en parallèle avec des combinaisons de différents domaines de désaminase enzymatique et Domaines de reconnaissance d’ADN basés sur CRISPR / Cas9. La compatibilité et les performances de ces variantes n’avaient pas encore été caractérisées et comparées de manière directe.
L’équipe a appliqué la plate-forme pour lire quantitativement l’efficacité d’édition, la pureté, la préférence de motif de séquence et le biais de chaque variante dans la génération de conversions de base simples et multiples dans les cellules humaines, ce qui aide à sélectionner les plus appropriées pour la cible thérapeutique en générant un type particulier de conversion de base avec une efficacité maximale et un minimum de modifications indésirables.
L’équipe a étendu l’utilisation de la plate-forme pour améliorer encore l’efficacité du système d’édition de base actuel. Les membres de l’équipe ont effectué un criblage axé sur l’ingénierie de la région tige-boucle-2 de l’échafaudage sgRNA (un seul ARN guide) utilisé dans le système d’éditeur de base, et ont identifié avec succès deux nouvelles variantes d’échafaudage sgRNA, SV48 et SV240, qui ont surpassé la nature -type échafaudage pour obtenir une plus grande efficacité d’édition de base (jusqu’à 2,2 fois plus élevée).
En outre, l’équipe a démontré que la plate-forme pouvait non seulement être utilisée pour la caractérisation et le criblage des éditeurs de base, mais qu’elle était également compatible avec d’autres systèmes d’éditeurs de génome précis tels que les éditeurs principaux. Cela pourrait élargir la portée de la recherche d’autres éditeurs appropriés pour corriger les mutations génétiques au niveau des cibles thérapeutiques lorsqu’un éditeur de base n’est pas applicable.
Cette plate-forme est puissante pour accélérer l’ingénierie d’éditeurs de génomes précis de nouvelle génération et l’adaptation de ces éditeurs à de futures utilisations thérapeutiques.
« C’est comme un processus de paiement accéléré dans les magasins. Étant donné que tous les articles du produit (c’est-à-dire les variantes de l’éditeur de base) sont étiquetés avec un code-barres, en ce qui concerne le lecteur de code-barres de la caisse, nous devons uniquement mettre tous les articles en vrac dans le panier à le comptoir de caisse. Le scanner peut automatiquement identifier tous les articles et effectuer le paiement (c. , professeur agrégé de l’École des sciences biomédicales, HKUMed, a expliqué.
La recherche a été dirigée par le Dr Alan Wong Siu-lun, professeur agrégé, École des sciences biomédicales, HKUMed. John Fong Hoi-chun, Ph.D. étudiant, était le premier auteur, avec l’aide du Dr Chu Hoi-yee et du Dr Zhou Peng, boursiers postdoctoraux, École des sciences biomédicales, HKUMed.
Plus d’information:
John HC Fong et al, Ingénierie parallèle et profilage d’activité d’un système d’éditeur de base, Systèmes cellulaires (2023). DOI : 10.1016/j.cels.2023.03.007