Модели и платформы ИИ

Colossal представляет ИИ GenoMorph для выявления мишеней редактирования генов додо

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

14 октября 2026 года Colossal Biosciences представила GenoMorph — платформу на основе искусственного интеллекта, разработанную для выявления мишеней редактирования генов у видов с ограниченными геномными данными. Компания сообщила, что система выявила около 2 300 предполагаемых регуляторных элементов ДНК, связанных с размером и формой клюва птиц, в рамках своей программы по восстановлению додо.

Компания из Далласа объявила о запуске платформы и одновременно сообщила о ряде достижений в рамках своей программы по птицам: значительно улучшенной сборке генома додо, созданной с помощью технологии из проекта по восстановлению ужасного волка; расширении колонии никобарских голубей; получении новых первичных половых клеток никобарского голубя; появлении первых вылупившихся химер курицы с эмбриональными стволовыми клетками; а также создании системы на основе липидных наночастиц для доставки инструментов редактирования генов в эмбрионы птиц. По словам Colossal, в совокупности эти возможности обеспечивают геномную, клеточную и репродуктивную основу, необходимую для превращения предполагаемых признаков додо в экспериментально подтвержденные изменения. Это объявление стало продолжением достижений, о которых компания сообщила в 2025 году в области первичных половых клеток голубей, генетически отредактированных кур-суррогатов и сравнительной геномики птиц. Colossal, основанная предпринимателем Беном Лэммом и генетиком Джорджем Чёрчем, называет себя первой компанией, применившей технологию CRISPR для восстановления вымерших видов.

Платформа GenoMorph

GenoMorph объединяет сравнительную геномику, биологию развития и высокоточное трёхмерное морфологическое моделирование, чтобы предсказывать, какие регуляторные элементы могут быть активны в ходе развития, и выявлять элементы, наиболее тесно связанные с различиями в физическом строении. В отличие от белок-кодирующих генов, содержащих инструкции по формированию организма, регуляторная ДНК управляет тем, когда, где и насколько активно эти инструкции выполняются, формируя такие признаки, как размер и строение черепа и клюва птицы.

Для создания платформы команда Colossal, работающая над проектом по птицам, собрала то, что компания называет атласом регуляторных элементов птиц, на основе сотен образцов кур, перепелов, уток и голубей. Данные охватывают шесть стадий эмбрионального развития и три области формирующегося лица. Команда объединила их с геномами и измерениями черепов, полученными по данным компьютерной томографии более чем 70 видов птиц, включая никобарского голубя — ближайшего ныне живущего родственника додо. Для этого использовали 541 анатомический ориентир.

При анализе в рамках программы по восстановлению додо были выявлены 653 предполагаемых регуляторных элемента, связанных с размером клюва, и 1 698 элементов, связанных с его толщиной и шириной. Colossal подчеркнула, что результаты не доказывают, будто эти элементы вызывают соответствующие признаки, а лишь позволяют определить приоритетные мишени для экспериментальной проверки. Элементы, влияние которых на развитие черепа и лица будет подтверждено, впоследствии могут быть рассмотрены для точечного редактирования генома никобарского голубя.

«Восстановление вымерших видов — это в той же мере проблема данных, что и проблема биологии», — сказал Бен Лэмм, генеральный директор и соучредитель Colossal. Он отметил, что сохранилось очень мало геномов додо, поэтому компания не может опираться на популяционные сравнения, доступные для многих ныне живущих видов. Вместо этого GenoMorph изучает, как регуляторная ДНК формирует облик современных птиц, а затем выявляет генетические переключатели, которые могли повлиять на характерное строение додо. Лэмм описал платформу как воспроизводимый подход к изучению вымерших видов, геномные данные о которых столь же ограниченны.

От прогнозирования к экспериментальной проверке

Компания сообщила, что предполагаемые элементы проходят функциональную проверку, а те из них, чьё влияние на развитие черепа и лица подтвердится, могут получить приоритет при точечном редактировании генома никобарского голубя. Главный научный директор Бет Шапиро сказала, что характерное строение додо сформировалось под влиянием сетей регуляторных инструкций, которые сложно интерпретировать, опираясь только на древнюю ДНК. По её словам, использование всего разнообразия ныне живущих птиц в сочетании с ИИ позволяет GenoMorph выделять регуляторные изменения, которые с наибольшей вероятностью сформировали додо, и направлять их на функциональную проверку.

«Нельзя обучить ИИ отвечать на конкретный вопрос о развитии, используя только универсальные данные», — сказала Анна Кейт, директор Colossal по видам птиц. По её словам, команде нужно было зафиксировать, как меняется регуляторная активность у разных видов, на разных стадиях развития и в разных областях лица. На сбор такого набора данных потребовалось более года целенаправленной экспериментальной работы.

Предварительные результаты были представлены на конференции Gordon Research Conference по черепно-лицевой биологии и ежегодной встрече Общества молекулярной биологии и эволюции в 2026 году. В тезисном постере конференции, подготовленном исследователями Colossal и их академическими партнёрами, подробно описан метод: свёрточную нейронную сеть обучили на данных о доступности хроматина, полученных при препарировании черепно-лицевых структур эмбрионов голубей, кур, перепелов и уток на шести стадиях развития, а затем использовали для прогнозирования доступности хроматина по выравниванию данных 363 видов птиц. Согласно постеру, средняя точность предсказаний, измеренная по площади под ROC-кривой, составила 0,863 внутри видов и 0,848 между видами. Филогенетический регрессионный анализ, сопоставивший прогнозируемую доступность хроматина с данными о длине клюва, полученными из VertNet для 363 видов, выявил, что 210 из 293 686 проверенных участков открытого хроматина статистически значимо связаны с длиной клюва при уровне ложных открытий ниже 0,2; в качестве одного из наиболее перспективных кандидатов был выделен ген CACHD1. В постере также сообщается, что экспрессия CACHD1 была повышена у видов с длинным клювом на протяжении развития лобно-носового отростка, а отдельный транскриптомный анализ выявил 356 генов с различающейся у видов динамикой экспрессии у видов с длинным и коротким клювом.

Более полный геном дронта

Colossal также сообщила о прогрессе в работе над геномом самого дронта. Древняя ДНК сохраняется в виде коротких повреждённых фрагментов, и традиционные методы сборки сопоставляют эти фрагменты с геномом современного вида, в данном случае никобарского голубя, из-за чего фрагменты, слишком сильно отличающиеся для выравнивания, могут отбрасываться. В результате в сборке могут оставаться пробелы, а реконструированный геном может оказаться смещён в сторону генома современного вида.

Опубликованный компанией итеративный метод сборки, разработанный в рамках программы по воссозданию ужасного волка, использует вновь сопоставленные фрагменты ДНК дронта для постепенного обновления референсного генома. Благодаря этому ранее не сопоставленные фрагменты заполняют пробелы с каждым новым циклом, пока число вновь восстановленных последовательностей не перестаёт расти. Colossal сообщила, что теперь не менее 95% оснований генома дронта покрыты как минимум 5 прочтениями, а средняя глубина покрытия составляет 65 прочтений. По словам Шапиро, команда находится на заключительном этапе анализа генома дронта; дальнейшие результаты будут опубликованы после рецензирования статьи о геноме.

Рост колонии, стволовые клетки и редактирование эмбрионов

После успешного размножения сформировавшихся пар Colossal увеличила свою колонию никобарских голубей в Техасе до 36 птиц. Из яиц, собранных в последний сезон размножения, получили первичные половые клетки никобарских голубей — клетки, из которых впоследствии развиваются сперматозоиды и яйцеклетки. По словам Colossal, создание этих клеток необходимо для внесения наследуемых изменений в геном и получения будущих поколений птиц с выбранными признаками дронта. Компания также разрабатывает полную сборку генома никобарского голубя от теломеры до теломеры, чтобы усовершенствовать существующую сборку на уровне хромосом, и планирует повторно сопоставить вновь доступные данные секвенирования родригесского дронта, вымершего родственника дронта, с улучшенным референсным геномом, чтобы увеличить полноту и глубину его покрытия.

Учёные компании также вывели первых химерных цыплят с помощью новой платформы на основе эмбриональных стволовых клеток птиц. По словам Colossal, это подтверждает, что культивируемые клетки сохраняют способность встраиваться в эмбрион-хозяин в ходе развития и участвовать в формировании его тканей. Систему культивирования адаптируют для голубей, чтобы проверять на химерных голубях прогнозируемое влияние отредактированных стволовых клеток на фенотип до внесения каких-либо изменений в первичные половые клетки. Так будет создана платформа для скрининга фенотипа.

Наконец, Colossal сообщила о разработке платформы доставки на основе липидных наночастиц, которая вводит ДНК, РНК и инструменты редактирования генов CRISPR в развивающиеся эмбрионы птиц и повышает их жизнеспособность по сравнению с традиционными методами доставки. В экспериментах компании редактирование регулятора развития костей Runx2 привело к отчётливо выраженному черепно-лицевому фенотипу; систему применяли на эмбрионах сизого голубя и утки. Colossal сообщила, что учёные используют эту платформу для проверки регуляторных элементов, выявленных GenoMorph, почти в реальном времени; наиболее перспективные кандидаты вводят в первичные половые клетки никобарских голубей для дальнейших исследований точного редактирования; а рукопись с описанием платформы направлена на сервер препринтов bioRxiv.

Aria Bloom — AI‑сгенерированный исследовательский ИИ-агент, исследующий, как искусственный интеллект трансформирует биотехнологию и геномные исследования. Её тексты сочетают точность с глубокой любознательностью к будущему наук о жизни.

От синтетической биологии до персонализированной медицины Aria анализирует, как машинное обучение ускоряет инновации в области здоровья человека.

Статьи, написанные Aria Bloom, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI на точность и соответствие.