趙海楠開發Cas12Fold，實現CRISPR-Cas12家族蛋白結構的精準預測

如果基因編輯像用剪刀裁剪DNA序列，那么如何讓這把“剪刀”更精準、更高效？

最近，中國農業大學趙海楠團隊開發了一款名為Cas12Fold的深度學習框架，專門用于精準預測CRISPR-Cas12家族蛋白的三維結構，克服了通用結構預測模型在處理此類高多樣性蛋白時的局限性，為基因編輯工具的理性設計與優化提供結構基礎。相關成果以

Cas12Fold Accurately Predicts Cas12 Nuclease Structures to Enable Structure-based Genome-editing Engineering

自CRISPR基因編輯技術問世以來，它已成為生命科學領域最強大的工具之一。除了廣為人知的Cas9，Cas12蛋白近年來備受關注。它體積更小、無需tracrRNA、具備非特異性單鏈DNA切割活性，在基因治療、農業育種等方面展現出巨大潛力。然而，想要理性改造并優化Cas12蛋白，首先必須看清它的三維結構。傳統的實驗方法如冷凍電鏡成本高、周期長，而通用結構預測工具（如AlphaFold2）在面對序列多樣性高、同源性低的Cas12亞型時，往往因無法提取足夠的共進化信息而導致預測精度不足。

為解決上述問題，研究團隊在AlphaFold2架構基礎上，通過引入針對Cas12家族特性的三大優化策略，開發了Cas12Fold框架：

1. 深度進化信息挖掘：團隊構建了包含約390萬條序列的專用數據庫 Cas12FoldDB-seq，顯著擴充了多序列比對（MSA）的信息深度，解決了Cas12蛋白進化信息匱乏的問題。

2. 基于結構的模板篩選：建立了結構模板庫Cas12FoldDB-struct，采用結構相似性而非單純的序列相似性來識別關鍵模板，從而能夠有效捕獲遠程同源蛋白信息。

3. 結構引導的迭代優化：引入了迭代優化機制，使模型能夠利用初步預測結果進行自我修正，逐步逼近真實結構，甚至能夠捕捉蛋白質在不同功能狀態下的構象細節。

在針對30個已解析Cas12蛋白結構的基準測試中，Cas12Fold表現出了顯著優于現有主流工具（如AlphaFold2，AlphaFold3，ESMFold等）的性能：

1. 整體精度更高：Cas12Fold的預測置信度（pLDDT）中位數高達91.7，而AlphaFold2與AlphaFold3分別為87.2和88.4。

2. 關鍵區域更準：在涉及功能的關鍵區域，如負責靶標識別的REC結構域和負責DNA切割的RuvC結構域，Cas12Fold的預測準確性優勢明顯。

3. 催化中心細節還原：對于催化必需的DED基序，Cas12Fold能更準確地預測其側鏈構象及微環境，為理解酶活機制提供了可靠依據。

Cas12Fold的高精度預測能力不僅提升了結構解析效率，還推動了對Cas12家族的新認知與實際應用：

1. 精準結構準確捕捉Cas12家族進化：研究團隊利用Cas12Fold分析了106個AlphaFold2難以預測的Cas12蛋白（dtp-Cas12s）。結果發現，其中一類蛋白（dtp-Cas12.I）雖然序列差異大，但在C端結構域上與Casλ蛋白高度相似。這一發現提供了更精準的Cas12分類系統，有助于理解Cas12家族的進化歷程。

2. 指導理性設計：研究團隊選取了預測難度高的Cas12j.4進行驗證，Cas12Fold給出了高置信度(77.9)的結構模型，而其他工具的得分普遍低于60。通過分析這一高精度模型，研究團隊識別出Cas12j.4中可能與DNA結合的關鍵區域，并基于結構相似性原則，從已知功能的Cas12o1蛋白中引入N608R突變。實驗驗證表明，該突變體在人類細胞中的基因編輯效率提升了3.3倍。

Cas12Fold的成功表明，在通用AI模型基礎上針對特定蛋白家族進行垂直領域的深度優化，是解決復雜生物大分子結構預測難題的有效路徑。該方法未來有望擴展至Cas9、TnpB等其他CRISPR系統乃至更多蛋白家族，為合成生物學和結構生物學研究提供更精準的計算工具。

中國農業大學分子設計育種前沿科學中心和農學院趙海楠研究員、楊志佳副研究員為該論文的共同通訊作者。博士后徐峰（現為北京市農林科學院雜交小麥研究所副研究員）、博士生趙子龍和碩士生劉暢為論文共同第一作者。博士生余鎂霞、李可、景以林和李沛洋對該工作順利實施起到重要貢獻。賴錦盛教授、鄂立柱副教授、辛蓓蓓副教授、陳建副教授對該工作提供了重要的指導和幫助。

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sstr.202500674

制版人：十一

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