Enhancer-AI: AI-gestuurde modellering en ontwerp van celtype-specifieke versterkers voor gentherapie (ENHANCER-AI)

1) Samenvatting van wetenschappelijke doelen
State-of-the-art gentherapieën hebben een groot potentieel om ziekten te genezen met een grote onvervulde medische behoefte. Ondanks grote doorbraken in het onderzoek naar gentherapie wordt de klinische implementatie echter belemmerd door (1) veiligheidsproblemen als gevolg van hoge vectordosering, (2) inefficiënte en afwijkende genexpressie als gevolg van suboptimale transgenexpressiecontrole en vectorverpakkingsbeperkingen, en (3 ) hoge productiekosten. In het huidige SBO-project stellen we voor om deze uitdagingen met één oplossing aan te pakken: het opzetten van een op AI gebaseerde platformtechnologie, genaamd EnhancerAI, die het de novo ontwerp van synthetische, compacte, versterkersequenties mogelijk zal maken die celtype- en celstatus-specifieke transgenexpressie aansturen, op nauwkeurig afgestemde expressieniveaus.
Daartoe zullen we nieuwe computationele en experimentele hulpmiddelen ontwikkelen om ons te helpen celtypen te profileren, versterkermodellen te trainen en versterkerkandidaten te valideren. De toepassing van deze pijplijn zal binnen dit SBO-project direct in de praktijk worden gebracht met de identificatie en validatie van celtype-specifieke versterkers in de hersenen. Onze focus zal in het bijzonder liggen op drie typen hersencellen: prikkelende neuronen in de cortex, dopaminerge neuronen en microglia. Voor elk celtype zullen kandidaat-versterkers worden geselecteerd en in vivo getest in de hersenen van muizen met behulp van AAV of op lentivirale vectoren gebaseerde massaal parallelle reportertests (MPRA). Op basis van de ontwikkelde versterkermodellen en MPRA-resultaten zullen we panels van kandidaat-versterkers genereren die een breed scala aan activiteitsniveaus en een consistent hoge celtypespecificiteit vertonen. Tegelijkertijd zullen we onze AI-modellen, met name die getraind op dopaminerge neuronen, gebruiken in een diagnostische setting, namelijk om het risico op de ziekte van Parkinson te voorspellen op basis van interpreteerbare en celtype-relevante niet-coderende variatie in het genoom.
Zowel natuurlijke als synthetische versterkers voor exciterende en dopaminerge neuronen zullen eerst worden geëvalueerd in een muismodel op hun activiteit en celtypespecificiteit, met behulp van een ruimtelijke genexpressietest. Bovendien zullen de krachtigste sequenties hiervan vervolgens worden beoordeeld in menselijke weefsels (ex vivo) en niet-menselijke primaten (in vivo en ex vivo). Het voor dopaminerge neuronen ontwikkelde versterkermodel zal vervolgens worden gebruikt om een algoritme voor het voorspellen van het risico op de ziekte van Parkinson te creëren.
Ten slotte zullen microglia-versterkers worden geëvalueerd in menselijke microglia xenotransplantaat in muizenhersenen.
De sterkste kandidaat-versterkers voor microglia zullen worden gebruikt om een nieuwe generatie therapeutische virale vectoren te creëren als proof-of-concept voor onze EnhancerAI-pijplijn. Als case study zullen we nieuwe microglia-versterkers stroomopwaarts van een shRNA-cassette klonen die zich richten op APOE (waarvan de expressie in microglia ziekte-geassocieerd is). We zullen menselijke microglia-voorlopercellen genereren, deze transduceren met de nieuwe shRNA-vectoren en de effecten van versterkers en virale vectoren in een ziek muismodel (APP-NLGF) beoordelen.