Décadas após a descoberta de sistemas capazes de selecionar alvos específicos no DNA, as primeiras terapias baseadas em edição genética começam a chegar à prática médica. O avanço, no entanto, esbarra em um desafio persistente: a segurança.
Embora seja possível programar essas ferramentas para atuarem em genes bastante específicos, o genoma humano é gigantesco. Sequências raras de DNA podem aparecer mais de uma vez apenas por acaso, o que faz com que os sistemas originais de edição genética apresentem taxas conhecidas de efeitos fora do alvo, situações em que a ferramenta acaba modificando a sequência errada.
Mesmo sendo um evento de baixa probabilidade, basta editar um número muito grande de células para que erros se tornem inevitáveis. E como as terapias geralmente precisam modificar milhões de células, minimizar essas edições equivocadas virou prioridade para a comunidade científica.
Em uma edição recente da revista Nature, pesquisadores relataram uma abordagem inovadora: eles adaptaram o software de inteligência artificial AlphaFold, originalmente criado para prever o enovelamento de proteínas, para identificar regiões-chave das proteínas de edição genética responsáveis pelos efeitos fora do alvo. Com essas regiões devidamente mapeadas, os cientistas conseguiram modificá-las de forma a reduzir significativamente os problemas, abrindo caminho para terapias gênicas mais seguras e precisas.
Fonte: Ars Technica
