AI voorspelt RNA-splitsing en ontwerpt nieuwe varianten
Een nieuw AI-model kan voorspellen hoe RNA gesplitst wordt in verschillende weefsels, en kan ook nieuwe RNA-sequenties ontwerpen met een gewenste splitsingsuitkomst.
Genen bevatten meer informatie dan er uiteindelijk gebruikt wordt. Na het kopiëren van DNA naar RNA worden stukken eruit geknipt en de rest aan elkaar geplakt. Dat proces heet alternatieve splitsing (alternatief spleissen). Welke stukken worden bewaard, verschilt per weefsel en per cel. Bij sommige ziekten gaat dat mis, wat leidt tot foutieve eiwitten.
De onderzoekers ontwikkelden een model genaamd TrASPr+BOS. Het combineert een taalmodel voor RNA-sequenties met een optimalisatiealgoritme om niet alleen te voorspellen wat er gebeurt, maar ook om sequenties te ontwerpen die een specifiek splitsingspatroon produceren. Dat tweede deel, het ontwerpen, is nieuw.
Van voorspellen naar ontwerpen
Eerdere modellen konden al redelijk goed voorspellen hoe een gegeven RNA-sequentie gesplitst zou worden. Maar van voorspelling naar ontwerp is een grote stap. Het vereist dat het model begrijpt welke delen van de sequentie bepalend zijn voor de uitkomst, en dat het nieuwe sequenties kan genereren die aan gewenste criteria voldoen.
Het model leerde dat patroon uit grote hoeveelheden bestaande data over splitsing in menselijk weefsel. Het kan nu sequenties produceren die in een specifiek weefsel op een gewenste manier gesplitst worden, terwijl ze in andere weefsels anders gedragen. Dat is precies wat nodig is voor gerichte therapieën.
Relevantie voor ziekte en veroudering
Verstoord spleissen speelt een rol bij kanker, spierziekten en neurodegeneratieve aandoeningen. Ook bij veroudering veranderen splitsingspatronen: weefsels produceren met de jaren steeds meer foutieve eiwitten door afwijkende splitsing. Een model dat dit kan voorspellen en corrigeren, is daarvoor direct bruikbaar.
De methode is nog niet klinisch getest. Maar de combinatie van voorspelling en generatief ontwerp in één model is een stap die voorgaande methoden niet hadden. Het biedt een concrete basis voor therapeutisch RNA-ontwerp.