北京大学、华东师范大学、北京人工智能研究院などの研究チームは、AlphaFold3を活用したタンパク質・核酸相互作用のコンタクト確率モデルを開発し、塩基編集の精度を飛躍的に向上させることに成功した。本研究では、CRISPRベースの塩基編集酵素が標的DNAまたはRNAと結合する際の構造変化をシミュレーションし、配列不一致による相互作用の減衰を定量的に評価する解析手法を併用した。これにより、アデニン塩基編集器やシトシン塩基編集器のオフターゲット編集を劇的に低減させながら、オンターゲット活性を維持する高精度変異体の設計が可能となった。 従来の塩基編集技術は治療応用においてオフターゲット効果の懸念が残っていたが、本研究で提示された計算フレームワークは、AlphaFold3が生成するコンタクト確率行列と実験データの統合により、酵素の特異性を制御する鍵となる残基を正確に特定する。研究陣は、Cas9酵素の変異を導入したアデニン塩基編集器においてゲノム全体のオフターゲットシグナルを最大98.1％削減し、Cas12a由来のシトシン塩基編集器においても95.1％の低減を確認した。さらに、RNA転写産物に対する非特異的編集についても同様のモデルを適用し、編集酵素の安全性を大幅に高めた。分子動力学シミュレーションと実験的検証を組み合わせ、変異体が標的配列との結合をどのように特異化するかの物理的メカニズムを解明した。 本研究は、塩基編集ツールの臨床応用における安全性課題に対し、計算生物学と実験生物学を融合した解決策を提示した。公開された予測データ、シークエンシング解析パイプライン、および変異体設計フレームワークは、次世代のゲノム編集ツール開発の基盤となる。同様の計算アプローチが他の核酸分子編集技術やタンパク質設計へ拡張される可能性があり、遺伝性疾患の治療や細胞療法における精密ゲノム編集の実用化を加速させるものと期待される。