Nature | 基于AlphaFold3接触概率的人工智能框架，赋能精准碱基编辑|dna|rna|人工智能|位点|复合物|特异性|碱基

碱基编辑器（base editor，BE）是基础研究和疾病治疗的重要工具；但如何在保持高编辑活性的同时降低脱靶活性，始终是基因编辑领域的难题。近年来，基于人工智能的优化策略在蛋白质功能与活性提升方面展现出巨大潜力；然而，如何利用人工智能指导工具的精准性提升，仍缺乏有效方案。

2026年7月22日，北京大学生命科学学院、北大-清华生命科学联合中心、核糖核酸北京研究中心伊成器团队与华东师范大学生命科学学院李大力团队在Nature合作发表题为 Precise DNA base editing using AlphaFold3-based contact modelling 的研究论文。研究团队整合AlphaFold3预测的接触概率（contact probability，CP）与测序获得的脱靶编辑信息，开发了AI驱动的ContactSeek框架，系统识别Cas蛋白和脱氨酶中决定编辑特异性的关键氨基酸残基，并据此对碱基编辑工具进行工程化改造，显著提升了编辑特异性，为实现基因编辑工具的精准性设计提供了新范式。

实现高精准的碱基编辑，既需要全面、准确地刻画脱靶图谱，也需要解析脱靶复合物中关键的分子互作。研究人员利用化学标记和富集方法，追踪腺嘌呤碱基编辑器（ ABE ）的编辑中间体脱氧次黄嘌呤（ dI ），开发了 ABE 脱靶检测技术 dI-profiling 。该方法兼容包括ABE8e在内的多种ABE，可精准捕获不同序列背景下的脱靶位点，并适用于离体造血干细胞编辑体系及临床试验相关sgRNA的脱靶评估。

在获得全基因组脱靶图谱后，研究人员使用 AlphaFold3 预测了碱基编辑器位于在靶位点（on-target）与脱靶位点（off-target）的 DNA-RNA- 蛋白质三元复合物，发现在AF 3 预测的许多结构中并不能反映由碱基错配带来的构象变化。令人意外的是，AF 3 的另一个输出“接触概率”（contact probability ,CP）能够极其灵敏地捕捉到构象变化。CP反映了任意两个氨基酸或核苷酸残基处于邻近位置的可能性。随后，研究人员对 CP 的灵敏性与准确性进行了系统的基准测试，表明 CP不仅能够反映单碱基对错配导致的复合物局部构象变化，还能够响应单个氨基酸突变导致的互作变化。

因此，研究人员整合 CP 与高通量脱靶数据，构建了 ContactSeek 框架，用于解析脱靶复合物与在靶复合物中的互作差异，从而发掘对碱基编辑特异性起到关键作用的氨基酸位点。基于该框架，研究人员成功鉴定到一系列能够提升ABE精准性的Cas9全新变体，在维持高效率靶向编辑的同时，大幅降低了sgRNA依赖的DNA脱靶编辑。

接下来，研究人员进一步将ContactSeek应用于脱氨酶的精准性优化，以降低碱基编辑过程中 RNA 脱靶效应。研究人员利用RNA 脱靶编辑数据，对脱氨酶 –RNA复合物进行建模，鉴定出一系列对编辑特异性具有重要影响的氨基酸位点。研究人员将最优Cas9变体与脱氨酶变体进行组合，构建了Cas9(K1020D)–TadA8e(F156D)，并将其命名为 “ ABE8e-DD”。与现有的三种高精准性ABE相比，在sgRNA依赖型DNA脱靶、sgRNA非依赖型DNA脱靶和RNA脱靶等方面均表现出更优的特异性。为验证ContactSeek的通用性，研究人员还将该框架应用于Cas12a- A3A胞嘧啶碱基编辑器的优化，开发出高精准性的 Cas12a(R284E)–A3A(H29D)变体。

综上，ContactSeek是一个基于AlphaFold3接触概率建模、面向生物分子互作特异性的优化框架。该框架有望用于优化其他DNA结合蛋白的序列识别特异性，并拓展至更加广泛的生物大分子相互作用体系，为系统解析和工程化分子互作特异性提供新的技术路径。

这一研究提示我们，AlphaFold3的价值并不局限于生成三维结构，该模型内部形成的高维分子表征蕴含了更为丰富、有待挖掘的关键信息，推动其从“预测分子长什么样”进一步走向“感知互作变化多少”。

北京大学伊成器教授与华东师范大学李大力教授为本文共同通讯作者。核糖核酸北京研究中心、北京科学智能研究院温翰研究员，广西医科大学第一附属医院血液内科副主任刘容容医生和杨高晖医生为本项目的顺利实施提供了专业建议和指导。

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10794-z

制版人：十一

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（*排名不分先后）