PAMmla adlı yeni bir makine öğrenimi algoritması, CRISPR-Cas9 gen düzenlemesinin doğruluğunu ve özelleştirilebilirliğini önemli ölçüde artırıyor [1]. Mass General Brigham'daki araştırmacılar tarafından geliştirilen PAMmla, CRISPR-Cas9 enzim varyantlarının özgüllüğünü ve aktivitesini tahmin etmek için milyonlarca varyantı analiz ediyor [1, 4]. Bu gelişme, mevcut Cas9 sistemlerinin önemli bir sınırlamasını ele alıyor: enzimin genomun istenmeyen bölgelerini kestiği hedef dışı etkiler riski [1].
PAMmla, 64 milyondan fazla enzim varyantının işlevselliğini tahmin edebilir ve belirli genetik mutasyonlar için kişiselleştirilmiş enzimlerin tasarlanmasını sağlar [1, 4]. Bu, araştırmacıların Cas9 enziminin daha hedefli ve verimli versiyonlarını oluşturmasına olanak tanır [1]. Algoritma, bu hassasiyet düzeyine ulaşmak için yüksek verimli protein mühendisliğini makine öğrenimiyle birleştirir [1, 4].
PAMmla'nın geliştirilmesi, çeşitli genetik hastalıklar için daha güvenli ve etkili gen terapileri oluşturmada önemli bir adımı temsil ediyor [1, 4]. Hedef dışı etkileri en aza indirerek ve düzenleme verimliliğini artırarak PAMmla, genom düzenleme için daha ölçeklenebilir ve hassas bir çözüm sunuyor [4, 7]. Algoritma artık daha geniş bilim camiasının kullanımına sunuldu ve araştırmacıların bu yöntemi gen düzenleme zorluklarına uygulamalarına olanak tanıyor [1].