受精卵の遺伝子改変を狙い通りに近づける新手法 ―AI予測で結果のばらつきを低減―

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2026-03-24 京都大学 iPS研究所

本研究は、 京都大学 iPS研究所と滋賀医科大学などの共同研究により、受精卵のゲノム編集における結果のばらつきを低減し、狙い通りの遺伝子改変を実現する新手法を開発した。AIモデル「inDelphi」により編集後の変異パターンを事前予測し、ES細胞で検証することで、有望な設計を選別する手順を確立した。その結果、マウス受精卵で目的遺伝子のノックアウトを高効率に達成し、初代個体で表現型を確認できることを実証した。従来の試行錯誤的手法に比べ、作製期間の短縮と成功率向上、動物使用数の削減が可能となる。創薬や疾患研究に用いる遺伝子改変動物の開発を加速する重要な技術である。

受精卵の遺伝子改変を狙い通りに近づける新手法 ―AI予測で結果のばらつきを低減―

<関連情報>

マイクロホモロジーを介した末端結合優性ターゲティングによるマウス胚におけるCRISPR精度の最適化 Optimizing CRISPR precision in mouse embryos via microhomology-mediated end joining-dominant targeting

Khanui Lkhagvadorj,Eiichi Okamura,Taito Taki,Hayate Suzuki,Akihiro Kuno,Yasushi Itoh,Seiya Mizuno,Knut Woltjen & Masatsugu Ema
Communications Biology  Published:23 March 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s42003-026-09771-z

Abstract

CRISPR/Cas9 technology enables efficient gene editing in mice, but its reliance on non-homologous end joining often leads to unpredictable and mosaic mutations in founder (F0) animals. Here, we present a hybrid genome editing strategy that combines in silico prediction software with in vitro validation using mouse embryonic stem cells (mESCs). Although the software was trained on mESC datasets, actual editing outcomes in mESCs more accurately reflected mutation patterns observed in blastocysts and post-implantation embryos. Using this information to develop an integrated pipeline, we pre-selected guide RNAs (gRNAs) predicted to promote microhomology-mediated end joining (MMEJ)-dominant repair and validated them in mESCs prior to embryo injection. Applied to the Tyr and Fgf10 genes, this approach enabled efficient generation of F0 mice with highly uniform genotypes. Our strategy enhances the predictability and reproducibility of CRISPR-based genome editing in mice and may help reduce animal usage in gene editing studies.

細胞遺伝子工学
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