Zürcher Forschende kombinieren CRISPR und KI für präzisere Gen-Editierung
Forschende der Universität Zürich haben ein KI-gestütztes Verfahren entwickelt, das CRISPR-Gentechnik genauer macht. Das Tool «Pythia» sagt vorher, wie Zellen DNA-Brüche reparieren – und eröffnet neue Möglichkeiten für sichere Gentherapien.
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Ein Team aus Forschenden der Universität Zürich (UZH), der Universität Gent in Belgien und der ETH Zürich hat eine Methode entwickelt, die künstliche Intelligenz mit CRISPR-Gentechnik kombiniert. Das neue Tool «Pythia» sagt voraus, wie Zellen DNA-Brüche reparieren – und eröffnet so neue Wege für sichere Gentherapien.
Gezielte DNA-Veränderungen dank KI
Die Kombination von künstlicher Intelligenz und CRISPR/Cas9 soll eines der grössten Probleme der Gen-Editierung lösen: unerwünschte Veränderungen beim natürlichen Reparaturprozess der DNA.
«Unser Team hat winzige DNA-Reparaturvorlagen entwickelt, die wie ein molekularer Klebstoff wirken und die Zelle anleiten, präzise genetische Veränderungen vorzunehmen», erklärt Erstautor Thomas Naert von der UZH in einer Mitteilung.
Die KI-basierte Methode analysiert, wie Zellen ihre DNA nach einem Schnitt reparieren, und nutzt diese Muster gezielt. Tests in menschlichen Zellkulturen sowie in Fröschen und Mäusen zeigten, dass präzise genetische Änderungen und das Einfügen neuer Gene deutlich zuverlässiger möglich sind.
Von der Modellierung ins biologische System
«DNA-Reparatur folgt Mustern; sie ist nicht zufällig. Und Pythia nutzt diese Muster zu unserem Vorteil», so Naert. Mithilfe von maschinellem Lernen simulierten die Forschenden Millionen möglicher Gen-Editierungsergebnisse, um die effizienteste Strategie für gewünschte Veränderungen zu finden.
3D-Visualisierung der Herstellung eines rot fluoreszierenden Proteins in einer Kaulquappe. Das für dessen Herstellung zuständige Gen wird spezifisch in Muskelzellen aktiviert. Bild: Thomas Naert, UZH.
Neben dem Editieren einzelner DNA-Bausteine kann «Pythia» auch Proteine fluoreszierend zu markieren und somit im Gewebe sichtbar zu machen. «So können wir direkt beobachten, was einzelne Proteine in gesundem und krankem Gewebe tun», sagt Naert. Die Methode funktioniert zudem in nicht teilenden Zellen, etwa im Gehirn.
Die nächste Generation von Gentherapien
Für Letztautor Soeren Lienkamp ist die Vorhersagekraft der KI entscheidend: «So wie Meteorologen KI nutzen, um das Wetter vorherzusagen, nutzen wir sie, um zu prognostizieren, wie Zellen auf genetische Eingriffe reagieren werden. Dieses Vorhersagevermögen ist unerlässlich für eine sichere, zuverlässige und klinisch nützliche Gen-Editierung.»
Das Potenzial reicht weit: «Pythia bringt KI-Vorhersagen basierend auf grossen Datenmengen mit echten biologischen Systemen zusammen. Von Zellkulturen bis hin zu Tiermodellen wird diese enge Verbindung von Modellierung und Experimenten immer nützlicher, insbesondere für präzise Gentherapien», betont Lienkamp. Damit eröffnen sich neue Perspektiven für die Behandlung genetischer und neurologischer Erkrankungen.
Zur Originalpublikation:
- Thomas Naert, Taiyo Yamamoto, Shuting Han, et al.: «Precise, predictable genome integrations by deep learning–assisted design of microhomology-based templates», in: «Nature Biotechnology», August 2025.
- DOI: 10.1038/s41587-025-02771-0
