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高彩霞团队开发大片段DNA编辑方式,精确、无痕编辑

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近年来,基因组编辑技术在基础研究与生物产业中发挥着日益重要的作用。CRISPR 及其衍生工具虽已广泛应用于小尺度碱基替换和短片段插入,但在实现大片段结构变异如倒位、易位、替换和插入方面仍面临效率低、精度不足及残留序列影响等难题。构建一种适用于真核细胞的、高效可编程且无痕的染色体编辑工具,将为基因组功能研究、疾病治疗和作物遗传改良提供关键支撑。

近日,中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究团队在 Cell 发表研究“Iterative recombinase technologies for efficient and precise genome engineering across kilobase to megabase scales”,系统构建了适用于植物与人类细胞的大尺度染色体编辑平台 Programmable Chromosome Engineering(PCE)及其无痕升级版本 RePCE,在多个真核系统中实现了从千碱基到兆碱基的精准染色体操控,标志着染色体结构编辑能力的重大提升。

研究团队首先在重组位点设计上取得关键突破。通过构建高通量重组位点筛选体系,系统评估 Lox 序列在左臂与右臂的碱基偏好,设计出一组非对称重组位点组合。最优组合 Acm8 由 Lox71 与 LoxAR2 组成,使重组与逆转比提升 10 倍以上,接近不可逆水平,且正向效率与 Lox66/71 相当。这一设计解决了 Cre-Lox 系统长期存在的方向性控制缺陷,为大尺度染色体重组提供了稳定基础。

为了进一步提升系统效率,团队引入人工智能辅助酶优化策略,开发了 AiCErec 方法。该方法结合结构生物学分析与机器学习模型,针对 Cre 酶四聚体结构中关键氨基酸位点进行定向设计与筛选。最终获得的五突变体 Cre-cm24 在水稻细胞中的重组效率提升至野生型的 3.5 倍。相关结构分析表明,这些突变改变了 DNA 结合界面与酶的分子稳定性,增强了整体反应性能,为多聚体酶类蛋白的功能优化提供了通用策略。

在此基础上,研究团队建立了无痕编辑体系 RePCE。该系统结合了近 PAMless 的 SpRY-Cas9 变体与 prime editing 原理,通过设计 Re-pegRNA 引导编辑器在编辑完成后重构原始序列,消除残留 Lox 位点。在人类细胞实验中,GFP 插入后的残留 LoxP 序列可被清除达 90% 以上,验证了 RePCE 在真核系统中实现高效无痕染色体编辑的能力。

上述三项技术优化共同构建了 PCE 和 RePCE 两个平台,具备高效、可编程与无痕等优势,在多种物种中实现了复杂结构变异的高效率染色体编辑。在植物中,团队通过 PCE 系统完成了水稻染色体 315kb 倒位事件,成功交换了 OsHIS1 与 OsRPL27.3 启动子区域,使水稻对硝磺草酮耐药性显著增强,经优化后,水稻染色体 315 kb 倒位效率达 26.2%。此外,团队还完成了水稻染色体 4Mb 大片段删除,定位于第 9 号染色体着丝粒区域,编辑效率达 1.0%。在玉米、小麦等作物中,PCE 系统成功实现了多位点 18.8kb DNA 片段的无缝插入,效率较 PrimeRoot 平台提升最高达11.8 倍

在人类细胞中,研究团队模拟了肺癌相关的 EML4-ALK 基因融合与尤文肉瘤中的 EWSR1-FLI1 染色体易位,通过 12Mb 倒位与染色体融合事件,完成了两类结构变异模型的精准修复,编辑效率分别达 1.2% 与 1.9%。值得注意的是,在 AAVS1 等安全位点插入 GFP 基因时,PCE 系统实现了高达 18.6% 的插入效率,并经 Re-pegRNA 修复后实现 90% 以上的无痕整合,显著优于目前主流 Bxb1 系统。此外,结合长读长测序分析,验证了插入、倒位与删除等复杂事件在全基因组范围内的准确性和完整性。

为了进一步提升系统的易用性,研究团队开发了网页工具“PCE Targets Designer”,支持用户根据目标基因组序列快速设计 pegRNA,覆盖插入、倒位、替换、易位及无痕修复等多种编辑类型,并集成二级结构分析与脱靶预测功能。当前版本已针对水稻基因组开放,后续将拓展至玉米、人类等其他常用模式物种。

这一成果不仅扩展了基因组编辑的空间尺度,更提升了染色体重组系统的操作精度与工程适配能力,为分子育种、染色体变异机制研究以及合成染色体构建提供了关键工具。以水稻为例,大片段倒位引发的启动子互换可实现作物对环境胁迫的快速适应,为高通量功能基因筛选与作物精准改良提供了模型验证路径。在医学研究方面,RePCE 系统在体外重建肿瘤相关染色体异常结构,为机制研究与潜在基因治疗提供了基础平台。更广泛地,该技术框架可在合成生物学中用于构建功能性人工染色体,推动多基因模块协同表达系统的实现。

1.SUN C, LI H, LIU Y, et al. Iterative recombinase technologies for efficient and precise genome engineering across kilobase to megabase scales[J]. Cell, 2025, 2025, 188, 1–18. DOI:10.1016/j.cell.2025.07.011.

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