Med | 武汉大学胡争团队构建新的CRISPR脱靶检测模型，能够快速建立脱靶预测

iNature

CRISPR基因组编辑在临床转化中具有巨大潜力。然而，非特异性作用一直是一个主要关注点。

2023年6月5日，武汉大学胡争团队在 Med （IF=17）在线发表题为“ Massively parallel CRISPR off-target detection enables rapid off-target prediction model building ”的研究论文，该研究 基于AID-seq，开发了一种混合策略，可以同时识别多个gRNA的靶向和非靶向效应，并利用混合的人类和人乳头瘤病毒（HPV）基因组来筛选416个HPV gRNA候选的最有效和安全的靶标，用于抗病毒治疗。

该研究还使用了2069个单导RNA（sgRNA）的混合策略，以大约500个为一组的规模来分析新发现的CRISPR工具FrCas9的特性。重要的是，该研究通过CRISPR-Net深度学习方法成功构建了一个非靶向检测模型，使用这些非靶向数据（接收者操作特征曲线下的面积[AUROC] = 0.97，精确率-召回率曲线下的面积[AUPRC] = 0.29）。 总之，AID-seq是迄今为止最敏感和特异的体外脱靶检测方法，而AID-seq策略可以作为一个快速、高通量的平台来选择最佳的sgRNA并表征新CRISPR的特性。