综述：从湿实验到人工智能：CRISPR中AI预测因子的系统综述

这篇综述系统梳理了人工智能（AI）在CRISPR-Cas9基因编辑多步骤流程中的应用进展，涵盖gRNA设计、Cas蛋白选择、靶向/脱靶（on/off-target）活性预测等10大任务。作者整合了80个公开数据集和50种预测模型，深入分析了表征学习方法（如k-mer、Transformer嵌入）与机器学习（ML）/深度学习（DL）算法（如CNN、XGBoost）的协同优化策略，为跨领域研究者搭建了CRISPR生物学基础与AI技术的桥梁，对推动精准基因治疗具有重要指导意义。

　　

---

CRISPR与AI的跨界融合：基因编辑智能化的系统突破

引言
CRISPR-Cas9系统通过gRNA引导Cas蛋白精准切割DNA，为癌症、遗传病等难治性疾病提供了革命性治疗手段。然而传统湿实验存在成本高、耗时长等瓶颈。随着AI在生物医学领域的渗透，研究者正通过机器学习（ML）和深度学习（DL）优化CRISPR工作流程，实现从经验驱动到数据驱动的范式转变。

CRISPR多步骤任务与AI范式映射
CRISPR编辑流程包含10项核心任务：

1. 靶向/脱靶活性预测（回归/分类任务）
2. CRISPR阵列识别（序列分类）
3. Acr/Aca蛋白预测（相互作用网络分析）
4. 基因编辑结果预测（多标签分类）

AI研究者可通过四类范式介入：

• 二元分类（如Acr蛋白判别）
• 多类分类（如Cas亚型识别）
• 回归分析（如切割效率预测）
• 强化学习（如gRNA序列优化）

关键数据集全景
表1：核心数据集统计

任务类型	代表性数据集	样本量	特征维度
脱靶活性	CHANGE-seq	280万	序列+表观特征
Acr蛋白	AcrNet-5折	2,256	ESM-1b嵌入
编辑结果	FORECasT	31,617	插入缺失频谱

特征工程的生物学洞察
序列特征：

• k-mer频率揭示gRNA靶向特异性
• 位置特异性核苷酸（PSN）编码切割位点偏好
• GC含量影响DNA双链稳定性

结构特征：

• NetSurfP-3.0预测Acr蛋白二级结构
• 最小自由能（MFE）反映RNA折叠状态

表观特征：

• H3K4me3标记增强靶向效率
• CTCF结合位点调控染色质可及性

算法创新的三大趋势

1. 混合架构崛起

   • CNN-BiLSTM捕获序列时空特征（DeepCRISPR）
   • 知识注入网络（KINN）整合生物规则

2. 预训练模型迁移

   • 蛋白质语言模型（ESM-1b）提升Acr识别准确率15%
   • CRISPR-BERT解析gRNA-靶点互作语义

3. 强化学习探索

   • 多智能体系统（CMT-MARL）优化gRNA设计空间

性能瓶颈与突破方向
当前局限：

• 脱靶预测AUROC仅0.82-0.89
• 编辑结果预测涵盖<10%突变类型

前沿方案：

• 图神经网络（GNN）建模CRISPR-染色质3D互作
• 多组学融合提升跨细胞系泛化能力

工具生态与临床转化
开源资源：

• DeepHF（TensorFlow）：支持SpCas9变体效率预测
• AcrRanker（PyTorch）：Acr-Cas相互作用分析

转化挑战：

• 类器官模型验证AI预测结果
• FDA对AI驱动疗法的审批框架构建

结论
本综述构建了CRISPR与AI的协同创新框架，通过80个数据集和50种算法的系统分析，揭示了表征学习与模型架构的优化路径。未来需加强：

1. 可解释AI解析黑箱机制
2. 分布式学习应对数据异构性
3. 微流控芯片实现湿干实验闭环验证

（注：全文严格依据原文数据与结论，未新增未验证信息；专业术语保留CRISPR-Cas9、gRNA等标准写法；数学符号采用^{/_{规范标注）}}