诺奖团队最新Science论文：利用AlphaFold2发现Cas13的祖先，并解析其结构和功能

2024年7月18日，2020年诺贝尔化学奖得主、CRISPR基因编辑技术奠基人之一的 Jennifer Doudna 教授在国际顶尖学术期刊 Science 上发表了题为：Structure-guided discovery of ancestral CRISPR-Cas13 ribonucleases 的研究论文。

该研究将基于AlphaFold2的人工智能的蛋白质结构预测与传统结构比对程序结合，开发出了一种自动化结构检索，发现了Cas13的祖先——Cas13an，并进一步解析了Cas13an的结构及其作用机制，还将Cas13的起源追溯到与防御相关的核糖核酸酶（ribonuclease）。

近年来，在AlphaFold2等人工智能工具的帮助下，结构数据库迅速发展。这给了研究团队以希望——不管氨基酸序列如何，只要寻找相似的结构，就能找到其他Cas13。

在这项研究中，研究团队构建了一个自动化结构检索管线，该管线将基于人工智能的检索方法的速度与传统结构比对程序的灵敏度相结合。利用这个管线，研究团队确定了一个Cas13的祖先分支——Cas13an，并将 Cas13的起源追溯到与防御相关的核糖核酸酶。

该研究还发现，与其他Cas13相比，Cas13an的尺寸较小，仅449个氨基酸，是其他Cas13的三分之一（例如Cas13a是1159个氨基酸），但当它与靶向绿色荧光蛋白（GFP）的crRNA在大肠杆菌中共表达时，能够有选择性地靶向GFP的mRNA，并HEPN结构域对于此活性至关重要。 当Cas13an与选定的靶向噬菌体的crRNA在大肠杆菌中共表达时，它还能为多种噬菌体提供防御。Cas13an这种小型化的Cas13仍然功能齐全，为研究人员扩展了RNA编辑工具箱。

该研究表明，与较大的Cas13不同，Cas13an用于crRNA加工和RNA引导的切割的是一个单一的活性位点，揭示了祖先核糖核酸酶（ribonuclease）结构域的两种活性模式。 

论文通讯作者 Jennifer Doudna 教授表示，在从细菌到人类的许多生物体中，40%-80%的基因编码了功能未知的蛋白质。这项新研究展示了如何通过对由AlphaFold等人工智能生成的结构数据库进行比较分析来发现新的蛋白质功能。这项研究研究回答了有关CRISPR进化的基本问题，并发现了新的基因组编辑工具。除了这些发现之外，该研究开发的策略还可以轻松应用于其他令人兴奋的生物学问题。

总的来说，Cas13an的发现加深了我们对CRISPR-Cas进化的理解，并为精确的RNA编辑提供了更多机会，展示了结构引导的基因组挖掘的前景。