Un nouvel outil logiciel permet une conception plus sûre de l’édition du génome

Une équipe de chercheurs a développé un outil logiciel appelé analyse DANGER (Deleterious and ANticipable Guides Evaluated by RNA-sequencing) qui permet de concevoir de manière plus sûre l’édition du génome dans tous les organismes dotés d’un transcriptome. Depuis environ une décennie, les chercheurs utilisent la technologie CRISPR pour l’édition du génome. Cependant, l’utilisation de CRISPR présente certains défis. L’analyse DANGER surmonte ces défis et permet aux chercheurs d’effectuer des évaluations plus sûres sur cible et hors cible sans génome de référence. Il recèle un potentiel d’applications en médecine, en agriculture et en recherche biologique.

Leurs travaux sont publiés dans la revue Avancées de la bioinformatique le 23 août 2023.

L’édition du génome, ou édition génétique, fait référence aux technologies qui permettent aux chercheurs de modifier l’ADN génomique d’un organisme. Grâce à ces technologies, les chercheurs peuvent ajouter, supprimer ou modifier du matériel génétique dans le génome.

CRISPR-Cas9 est une technologie d’édition génétique bien connue. Elle a la réputation d’être plus précise, plus rapide et moins coûteuse que d’autres technologies similaires. Cependant, l’édition génétique à l’aide de la technologie CRISPR présente certains défis. Le premier défi est que les effets phénotypiques, ou observables, provoqués par une dynamique CRISPR inattendue ne sont pas surveillés quantitativement.

Un deuxième défi est que la technologie CRISPR dépend généralement de données génomiques de base, notamment du génome de référence. Le génome de référence est comme un modèle qui fournit aux chercheurs des informations générales sur le génome. Une édition de séquence inattendue avec des discordances peut se produire. Ces sites hors cible sont toujours inattendus. Les chercheurs ont donc besoin d’un moyen d’observer des séquences génomiques factuelles et de limiter les effets potentiels hors cible.

La conception de l’édition du génome nécessite une séquence génomique bien caractérisée. Cependant, les informations génomiques des patients, des cancers et des organismes non caractérisés sont souvent incomplètes. »

Kazuki Nakamae, professeur adjoint du laboratoire de recherche collaborative PtBio du Genome Editing Innovation Center, Université d’Hiroshima

L’équipe de recherche a entrepris de concevoir une méthode pour traiter les problèmes des effets phénotypiques et de la dépendance à un génome de référence. Le logiciel d’analyse DANGER de l’équipe surmonte ces défis. L’équipe a utilisé des échantillons génétiquement modifiés de cellules humaines et de cerveaux de poisson zèbre pour mener leur évaluation sans risque sur cible et hors cible dans les données de séquençage d’ARN.

L’équipe a démontré que le pipeline d’analyse DANGER atteint plusieurs objectifs. Il a détecté des sites potentiels d’ADN sur et hors cible dans la région transcrite de l’ARNm sur le génome à l’aide de données de séquençage d’ARN. Elle a évalué les effets phénotypiques de sites délétères hors cible sur la base des preuves fournies par les changements d’expression génique. Il a quantifié le risque phénotypique au niveau du terme ontologie génique, sans génome de référence. Ce succès a montré que l’analyse DANGER peut être réalisée sur divers organismes, génomes humains personnels et génomes atypiques créés par des maladies et des virus.

Le pipeline d’analyse DANGER identifie les sites génomiques sur et hors cible en fonction de encore assemblage du transcriptome à l’aide de données de séquençage d’ARN. Un transcriptome comprend une collection de toutes les lectures de gènes actifs dans une cellule. Avec encore assemblage du transcriptome, le transcriptome est assemblé sans l’aide d’un génome de référence. Ensuite, l’analyse DANGER identifie les hors-cibles délétères. Ce sont des régions hors cible sur les régions transcrites d’ARNm qui représentent la régulation négative de l’expression dans les échantillons modifiés par rapport à ceux de type sauvage. Enfin, le logiciel quantifie le risque phénotypique en utilisant l’ontologie génétique des hors-cibles délétères. “Notre analyse DANGER est un nouveau logiciel qui permet de quantifier les effets phénotypiques provoqués par une estimation hors cible. De plus, notre outil utilise encore un assemblage de transcriptome dont les séquences peuvent être construites à partir de données de séquençage d’ARN d’échantillons traités sans génome de référence », a déclaré Hidemasa Bono, professeur au Genome Editing Innovation Center de l’Université d’Hiroshima.

Pour l’avenir, l’équipe espère élargir ses recherches en utilisant l’analyse DANGER. “Nous appliquerons le logiciel à divers échantillons d’édition du génome provenant de patients et de cultures afin de clarifier l’effet phénotypique et d’établir des stratégies plus sûres pour l’édition du génome”, a déclaré Nakamae.

L’analyse DANGER est open source et librement réglable. Ainsi, l’algorithme de ce pipeline pourrait être réutilisé pour l’analyse de divers systèmes d’édition du génome au-delà du système CRISPR-Cas9. Il est également possible d’améliorer la spécificité de l’analyse DANGER pour CRISPR-Cas9 en incorporant des algorithmes de notation hors cible spécifiques à CRISPR-Cas9. L’équipe estime que le pipeline d’analyse DANGER élargira la portée des études génomiques et des applications industrielles utilisant l’édition du génome.

L’équipe de recherche comprend Kazuki Nakamae qui travaille à l’Université d’Hiroshima et PtBio Inc. et Hidemasa Bono qui travaille à l’Université d’Hiroshima.

Cette recherche a été financée par le Centre d’innovation pour la transformation bio-numérique ; la plateforme d’innovation ouverte pour la co-création industrie-université (COI-NEXT), l’Agence japonaise pour la science et la technologie COI-NEXT (JPMJPF2010) ; et Société japonaise pour la promotion de la science KAKENHI (21K17855).