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在基因編輯領域，CRISPR 技術無疑是近十年來最成功的一項技術。去年，美國一名十個月大的嬰兒成為全球首位通過 CRISPR 基因編輯技術有效治愈罕見遺傳病的人。

但 CRISPR Cas9 雖然會切，但它并不總知道自己為什么切、該不該切、會不會順手切錯。這讓基因編輯在實驗室里可以快速推進，卻在臨床和復雜生物體系中始終被一層「不確定性」所限制。

來自澳大利亞 Monash University 等的研究團隊正利用 AI 來解決這個問題。他們設計的 Acrs 能夠高效且特異地抑制 CRISPR–Cas13a 核酸酶活性，這種效應器抑制劑將有助于 CRISPR–Cas 工具在科研、醫學、農業和微生物學等多元領域的持續發展。

相關研究內容以「De novo design of potent CRISPR–Cas13 inhibitors」為題，于 2026 年 1 月 26 日發布在《Nature Chemical Biology》。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41589-025-02136-3

抗 CRISPR 分子方法

在傳統 CRISPR 工作流中，最難的從來不是切割本身，而是設計階段的決策。研究者通常需要搞懂哪些片段最具價值，哪些最適合剪切，不同引導 RNA（gRNA）在真實染色質環境下表現差異有多大。除此之外，還有脫靶、編輯效率、上下游轉錄效應等等問題。

這些依靠經驗驅動的問題解決措施在單基因、簡單模型中尚可接受，但在多位點編輯、功能元件級別操作時幾乎不可擴展。為了克服自然存在的 Acrs（抗 CRISPRs）發現的局限，研究團隊利用全新蛋白質設計，創造了 CRISPR–Cas 的新型蛋白質抑制劑，并稱之為 AI 設計的 Acrs（AIcrs）。

圖 1：針對 LbuCas13a HEPN 域的 AIcr 設計。

拿目前尚無已知天然 Acrs 的 LbuCas13a 舉例，團隊從 10000 個設計中選擇出 96 個備選，隨后通過多結構對齊（MSTA）進行分析，長度在 70 到 127aa 不等。通過分析與目標復合體中各類別 AlphaFold2 預測，除了 HEPN 活性位點形狀互補性外，靶點熱點通過帶電或疏水相互作用實現了多樣化的結合機制。

接下來團隊還開發了細胞表達和 Cas13a 活性測定系統，以此來快速篩選候選者對于目標（即核酸酶活性）是否具有抑制效果。

在上述 96 種備選設計中，團隊觀察到有 10 種在 60 分鐘后熒光減少>50%。這種新方法比傳統蛋白質發現流程快得多，從靶點選擇到命中和導葉鑒定僅需 8 周，是一種極具成本效益、可行且高效的替代方法

成果與方法簡析

AI 工具的設計方向是結合 RoseTTAFold-Diffusion（RFdiffusion）進行蛋白質骨架生成，以及 ProteinMPNN 進行反向折疊。然后通過三步流程完成篩選與驗證。

圖 2：工作流簡介。

• 初篩：采用無細胞表達系統結合熒光報告基因 assay，篩選出 10 個可抑制 LbuCas13a 活性超過 50% 的候選者；
• 結合驗證：通過生物層干涉法（BLI）驗證候選分子與 LbuCas13a 復合物的結合能力；
• 純化驗證：對 96 個候選進行親和層析純化，最終選定 3 個活性最優的分子（AIcrVIA1、AIcrVIA2、AIcrVIA3）進行深入表征。

其生成的 3 種 AIcrs 均表現出高親和力結合特性；二級結構與設計預期一致，熱穩定性優異（30-70℃ 范圍內保持結構穩定）。

對于細菌系統：在大腸桿菌中，AIcrs 可通過阿拉伯糖誘導表達，有效逆轉 LbuCas13a 介導的 T4 噬菌體復制抑制，恢復噬菌體滴度；

對于人類細胞系統：在 HEK293T 細胞中，AIcrs 能顯著抑制 LbuCas13a 對 GFP mRNA 的切割作用，使熒光信號恢復至非靶向對照組水平，其中 AIcrVIA1 和 AIcrVIA2 表現出低細胞毒性，AIcrVIA3 則存在一定毒性。

高效 AI 驅動抑制劑

該工作流從靶點選擇到驗證僅需 8 周，成功率達 10%，遠快于傳統天然 Acr 篩選方法，且設計的 AIcrs 與已知蛋白質無結構同源性，為 「新功能 - 新結構」 蛋白質設計提供范例。

不過，該設計的幾個成果仍存在不可預測性，需依賴大規模濕實驗篩選，這其中的細胞毒性機制也尚未明確。在未來的研究中，還需要高通量細胞篩選數據優化 AI 模型，探索 AIcrs 在基因治療、傳染病診斷等場景的應用，以便拓展至其他 CRISPR-Cas 系統及新型核酸酶的抑制劑設計。

相關報道：https://phys.org/news/2026-01-ai-crispr-technology.html