Vladni urad za znanstvene in tehnološke politike v Združenih državah je aprila letos izdal strožje smernice za industrijsko sintetiziran dedni material. Od oktobra letos bodo morali industrijski proizvajalci molekul DNK uvesti presejalne teste, s katerimi lahko ocenijo potencialno nevarna zaporedja, še preden jih dostavijo naročniku. Čeprav ne gre za regulatorno omejitev, so podjetja zavezana k vpeljavi presejalnih testov, sicer ne bodo mogla črpati državnega denarja za svojo razvojno in raziskovalno dejavnost.

Biotehnološka podjetja so z razvojem sinteznih tehnologij v zadnjih dveh desetletjih zmožna hitrejše, cenejše in kompleksnejše izdelave dolgih verig DNK za naročnike. Povečini gre za biotehnološke laboratorije in podjetja. Veliko varnostno tveganje tovrstnih sinteznih tehnologij je leta 2006 razkril novinar časopisa Guardian, ki je pri industrijskem ponudniku naročil delček dednega zapisa za virus črnih koz. Čeprav s takšnim materialom še zdaleč ne bi mogel poustvariti virusnega delca, je dogodek sprožil razpravo o potencialnih varnostnih luknjah v tehnologiji. Gre za kategorijo tako imenovanih zaskrbljujočih zaporedij, kar se nanaša na dedni material, ki bi lahko v ustreznem biološkem sistemu proizvajal toksine ali virusne delce.

Leta 2009 je Mednarodni konzorcij za gensko sintezo IGSC, ki združuje industrijske proizvajalce dedninskih produktov, začrtal prvi varnostni protokol na področju sinteze DNK. Poleg strojnih primerjav genskih zaporedij s kuriranimi podatkovnimi bazami je zaobjel tudi človeško overbo in druge smernice za obravnavo potencialno problematičnih naročil. Ameriško Ministrstvo za zdravje in človeške vire je leta 2010 izdalo svoj protokol, a so v industrijskem konzorciju takratni predlog obsežno kritizirali. Predvideval je namreč primerjavo zaporedij DNK z nenamenskimi podatkovnimi bazami ali vpeljavo preveč eksaktnih protokolov, ki niso v skladu s proizvajalčevimi zmožnostmi in potencialnimi sodobnimi varnostnimi tveganji. Veliki težavi sta bili tudi prostovoljna narava vladnega protokola in manko ukrepov glede produktov iz držav z ohlapnejšo regulacijo.

Nedavno je ameriško ministrstvo za zdravje in človeške vire posodobilo svoje smernice. Te omogočajo učinkovitejše presejanje in temeljijo tudi na razvoju umetnointeligenčnih sistemov, napredku pri razumevanju zvijanja proteinov ter prihodu namiznih sintetizatorjev in DNK-tiskalnikov. Namizni sintetizatorji so v zadnjih letih zmožni vse hitrejše in enostavnejše sinteze dolgih verig DNK, zaradi česar predstavljajo potencialno grožnjo. Evropska unija do sedaj še ni uvedla centraliziranega protokola za overbo dedninskih produktov, zaradi česar je njihova varnost odvisna od odločitev industrije.

/////////////

Kirurška ekipa univerze v New Yorku je izvedla prvo uspešno presaditev celotnega očesa na bolniku, ki se je hudo poškodoval pri delu na visokonapetostni električni napeljavi. Aaron James je leta 2021 v nesreči izgubil levo roko, levo oko in večino obraza. Maja lani so v centru Langone Health v New Yorku izvedli presaditev obraza, celotnega očesa in dela lobanje očesne votline. Leto dni po operaciji presajeno oko ohranja normalno prekrvavljenost in očesni tlak, mrežnica pa se tudi odziva na svetlobo. Bolnik sicer očesa ne more premikati in skozi njega ne vidi, saj se vidni živec ni povezal z možgani, kar so zdravniki pričakovali.

Operacija je potekala 21 ur, ekipa kirurgov pa je zaradi zahtevne anatomije očesa pred operacijo izvedla petnajst presaditev na človeških kadávrih. Pri načrtovanju so si pomagali tudi s 3D natisnjenimi modeli dela kosti okoli očesa, ki ga je bolnik pri poškodbi izgubil. Modeli so omogočili, da so kirurgi skupaj z očesom odvzeli del donorske kosti, ki se je kot del sestavljanke natančno prilegal obrazu prejemnika.

Prvi avtor študije Daniel Ceradini navaja, da je to prvi korak k presaditvi očesa, ki bi tudi povrnil vid. Zdravniška stroka sicer glede tega ni enotna, saj trenutno ni nobenih dokazov, da bi bila možna regeneracija optičnega živca. Študijo primera so v ponedeljek objavili v reviji Journal of American Medical Association. 

/////////////

Podjetje Google DeepMind je prejšnji teden najavilo nov računalniški model za dizajniranje vezavnih proteinov za poljubne tarčne proteine. Glavna naloga modela AlphaProteo je napovedati zaporedje in pripadajočo strukturo proteina, ki se veže na vezavno mesto na nekem drugem, tarčnem proteinu. Interakcije med proteini so ključne za procese znotraj celic, saj med drugim sodelujejo pri prenosu informacije in tako usmerjajo praktično vse dogajanje v celici. Takšno orodje bi tako v principu lahko omogočilo načrtovanje novih, tarčnih učinkovin ali pa denimo dizajniranje novih biosenzorjev.

V dopolnilnem gradivu, ki so ga pripeli najavi, so pokazali, da lahko z modelom napovejo ligande za nekatere znane tarčne proteine. Uspešnost načrtovanih proteinov so testirali tudi v laboratoriju in pokazali na precej dobre rezultate. Za sedem od osmih tarčnih proteinov so uspeli razviti izredno močne vezavne proteine. Rezultate so primerjali tudi s konkurenčnim modelom RFdiffusion in pokazali na večjo uspešnost napovedi vezavnih proteinov.

Ob najavi napovednega modela so inženirji in inženirke iz Google DeepMinda znova razočarali z izredno skopim opisom delovanja samega modela. Iz objavljenega poročila namreč ne moremo razbrati, kako je osnovan računalniški model, katere tehnične rešitve strojnega učenja so bile uporabljene ali pa denimo podrobnosti o procesu učenja modela. Podrobnejši opis metodologije je ključen za razumevanje delovanja in možnosti dodatnega razvoja in izboljšav modela.

Modela tudi ni mogoče testirati, saj ni prosto dostopen uporabnikom oziroma raziskovalni skupnosti. Spomnimo na podobno najavo podjetja DeepMind izpred nekaj mesecev ob splavitvi novega modela AlphaFold 3. Skopemu opisu, lahko bi dejali skoraj reklamnemu oglasu, je takrat sledila objava v prestižni znanstveni reviji Nature, ki se je v znanstveni skupnosti izkazala za velik fiasko znanstvenega založnika.

ZOFFo so pripravili Uroš, LukaS in LukaJ.