图片来源：参考资料[3]

考虑到之前许多随机突变产生的AAV2无法进行有效基因传递，研究人员也就生出了“能否创造出一种计算机方法来更有效改良AAV2”的想法，为验证该设想他们便尝试用计算机进行突变位点设计。

鉴于AAV2单突变库不同突变体在不同器官中富集程度不同，与之相应的AAV2有相应的突变位点和衣壳结构，研究人员建立计算机模型，将两者进行联系。为了简化模型，他们选择了富集在肝脏的那些AAV2突变体，对其一一测序，通过测序发现富集在肝脏区域的AAV2突变体，其突变位点仅限于cap基因所编码氨基酸的第561-588位点间，由此他们将此区域定为多位点突变选择的靶区域。

逐个扫描cap基因候选靶区域的氨基酸位点，计算机模型便会给氨基酸位点按照模型计算出来的可能性进行打分，分数越高，可能性越大。接着研究人员将分值高的位点一起突变，建立起一个多位点突变体库。

与此同时，他们又根据氨基酸位点的效果和随机性的原则，人为挑选了一些氨基酸位点进行突变，作为对照。通过此方法，他们共设计了1271个AVV2突变体，以及10047个随机突变体，随后他们把这些突变体转染到小鼠中，检测它们的分布情况。最终的结果显示计算机设计的突变体大约有25.6%都是有功能的（即在肝脏中有分布），而近乎一半（4477个）随机产生的突变体都是无效的（在肝脏中无分布或弱分布）。

这一结果显示，计算机设计具有相当高的效率。

参考资料：

[1]Improved AAV Vector Capsid for Gene Therapy Engineered with a NewMachine-Guided Approach Retrieved Nov 29, 2019

from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-11/tyn-rea112119.php

[2]Harvard Wyss Institute researchers demonstrate machine-guided engineering ofAAV capsids Retrieved Nov 29, 2019 from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-11/wifb-hwi112219.php

[3]Comprehensive AAV capsid fitness landscape reveals a viral gene and enablesmachine-guided design Retrieved Nov 29, 2019 from https://science.sciencemag.org/content/366/6469/1139

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