据phys网7月20日消息，明尼苏达大学双城分校的研究团队开发出一种新工具，可预测和定制一种称为“位点特异性重组”的特定DNA编辑速率。位点特异性重组过程涉及使用识别和修改活细胞中特定DNA序列的酶，在使用细胞疗法治疗多种疾病方面有重要应用。研究人员将高通量实验与机器学习模型相结合，以使特定位点的重组过程更高效和可预测，再使用位点特异性重组速率的计算结果训练机器学习算法。最终，该模型可通过键入DNA序列，来预测其重组速率。该方法可用于编程干细胞以产生用于再生医学应用的新组织或器官，并为糖尿病和癌症等疾病的更个性化、更有效的基因和细胞治疗铺平了道路。相关研究成果发表于《自然通讯》期刊。

消息来源：https://phys.org/news/2022-07-tool-personalized-cell-therapies.html