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유전자 치료

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Polymer design via SHAP and Bayesian machine learning optimizes pDNA and CRISPR ribonucleoprotein delivery

· 4 min read
Rishad J. Dalal
University of Minnesota 연구원

논문 정보​

  • 제목: Polymer design via SHAP and Bayesian machine learning optimizes pDNA and CRISPR ribonucleoprotein delivery
  • 저자: Rishad J. Dalal (University of Minnesota), Felipe Oviedo (Nanite Inc., University of Minnesota), Michael C. Leyden (University of Minnesota), Theresa M. Reineke (University of Minnesota)
  • 학회/저널: Chemical Science
  • 발행일: 2024-04-22
  • DOI: 10.1039/d3sc06920f
  • 주요 연구 내용: 길이, 이원 조성, pKavpK_{av}, 소수성(clog P)을 체계적으로 변화시킨 폴리머 라이브러리를 합성함. SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석과 베이지안 최적화(BO) 머신러닝을 결합하여 plasmid DNA(pDNA) 및 CRISPR-Cas9 리보핵단백질(RNP) 전달을 위한 정량적 구조-특성 관계를 해석하고 최적의 제형을 예측함.
  • 주요 결과 및 결론: pDNA 전달에는 낮은 폴리머 pKapK_{a}와 높은 benzimidazole ethanethiol(BET) 비율이 유리한 반면, RNP 전달에는 더 긴 폴리머 길이와 captamine(Cap) 양이온이 더 효과적임을 발견함. 머신러닝으로 최적화된 상위 3개 폴리머는 생체 내(in vivo)에서 대조군보다 1.7배 향상된 유전자 발현을 보이며 20일 이상 안정적으로 유지됨.
  • 기여점: 핵산의 종류에 따라 최적의 전달체 설계 파라미터가 다르다는 것을 설명 가능한 머신러닝(SHAP)을 통해 처음으로 규명함. 합성, 특성 분석, 머신러닝을 결합한 파이프라인을 제시하여 차세대 핵산 약물 전달체 개발을 가속화할 수 있는 강력한 도구를 제공함.