Un nouvel algorithme d'apprentissage automatique appelé PAMmla améliore considérablement la précision et la personnalisation de l'édition génique CRISPR-Cas9 [1]. Développé par des chercheurs de Mass General Brigham, PAMmla analyse des millions de variantes de l'enzyme CRISPR-Cas9 pour prédire leur spécificité et leur activité [1, 4]. Cette avancée répond à une limitation majeure des systèmes Cas9 actuels : le risque d'effets hors cible, où l'enzyme coupe des zones non intentionnelles du génome [1].
PAMmla peut prédire la fonctionnalité de plus de 64 millions de variantes d'enzymes, permettant la conception d'enzymes personnalisées pour des mutations génétiques spécifiques [1, 4]. Cela permet aux chercheurs de créer des versions plus ciblées et efficaces de l'enzyme Cas9 [1]. L'algorithme combine l'ingénierie des protéines à haut débit avec l'apprentissage automatique pour atteindre ce niveau de précision [1, 4].
Le développement de PAMmla représente une avancée significative dans la création de thérapies géniques plus sûres et plus efficaces pour diverses maladies génétiques [1, 4]. En minimisant les effets hors cible et en améliorant l'efficacité de l'édition, PAMmla offre une solution plus évolutive et précise pour l'édition du génome [4, 7]. L'algorithme est désormais disponible pour la communauté scientifique au sens large, permettant aux chercheurs d'appliquer cette méthode à leurs défis d'édition génique [1].