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科学分野の比較的新しい論文と記事を記録しておくサイト: 主に、CRISPR生物学・技術開発・応用 (ゲノム編集, エピゲノム編集, 遺伝子治療, 分子診断/代謝工学, 合成生物学/進化, がん, 免疫, 老化, 育種 - 結果的に生物が関わる全分野) の観点から選択し、時折、タンパク質工学、情報資源・生物資源、新型コロナウイルスの起源・ワクチン・後遺症、機械学習・AIや研究公正からも選択

 CRISPRベースの遺伝子摂動スクリーニングは、遺伝子と細胞表現型を前例のない精度と規模で結びつける能力を革新しました。しかし、従来のプール型sgRNAライブラリーに依存するCRISPRスクリーニングは、sgRNAsが細胞集団に適切に送達されるように(adequate sgRNA representation/coverage)、大量の細胞を必要とするという技術的かつ経済的課題を伴っていました。すなわち、プール型ライブラリー中のsgRNAsが細胞集団へと偏りなく、かつ欠損することなく、送達され維持されている状況を保証するために大規模な細胞集団(約5000万個〜1億個)を用意する必要がありました。
 今回、UCSFのMichael T. McManus教授を責任著者とする Nature Methods 誌刊行論文において、細胞数を減らしながらスクリーニング効率を高める戦略として、プール型CRISPRiスクリーニングにおいて、高い感染多重度(MOI)*による複数のsgRNAsの同時送達の影響を検証した結果が紹介されています。
[*] これまでのプール型スクリーニングのほとんどが、1細胞あたりsgRNA 1コピーの送達を目指して、1を切る低MOIに設定されています。
 著者らは今回様々なMOIにおけるスクリーニング性能を体系的に評価し、多重化がノックダウン効率、sgRNA の分布、および多重なsgRNAsの分布がCRISPRiの干渉効果に及ぼす影響を検証しました。その結果、sgRNAの多重化(MOI 2.5~10)は、細胞数の必要数を大幅に削減しながらスクリーニング性能を維持できることが示されました。
 さらに、これらの最適化された条件を適用して、細胞内接着分子ICAM-1の調節因子を対象としたゲノムワイドCRISPRiスクリーニングを実施し、わずか50万個の細胞で新たな調節因子候補を特定することに成功しました。
[**] Wikiepediaから:If the effects of simultaneous perturbations are of interest, a higher MOI may be applied to increase the amount of transduced cells with more than one guide RNA. Selection for successfully transduced cells is then performed using a fluorescence assay or an antibiotic assay, depending on the reporter gene used in the expression vector.

[出典]Multiplexed perturbation enables scalable pooled screens” Stefan Oberlin (1,2,11), Neil Q. Tay (1,2), Albert Xue (3), Ruzbeh Mosadeghi (4), Harold Pimentel (5,6,7), Michael T. McManus (1,2,8,9,10). Nat Methods 2026-05-25. https://doi.org/10.1038/s41592-026-03095-w
  1. Department of Microbiology and Immunology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  2. UCSF Diabetes Center, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  3. Bioinformatics Interdepartmental Program, UCLA, Los Angeles, CA, USA. 
  4. Department of Medicine, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  5. Department of Computer Science, UCLA, Los Angeles, CA, USA. 
  6. Department of Computational Medicine, David Geffen School of Medicine, UCLA, Los Angeles, CA, USA. 
  7. Department of Human Genetics, David Geffen School of Medicine, UCLA, Los Angeles, CA, USA. 
  8. Chan Zuckerberg Biohub San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  9. UCSF Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  10. Institute for Human Genetics (IHG), University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. 
  11. Present address: Department of Molecular Infection Biology  Institute of Molecular Infection Biology, University of Würzburg, Würzburg, Germany.
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