Las tecnologías de edición génica están diseñadas para modificar con precisión secuencias específicas de ADN, pero debido al tamaño del genoma humano, pueden ocurrir modificaciones en sitios no deseados debido a similitudes aleatorias. Este fenómeno se conoce como 'efectos off-target' y, a medida que aumenta el número de células tratadas, los errores se vuelven inevitables.
Los investigadores reconfiguraron el modelo de inteligencia artificial AlphaFold para analizar la estructura de las proteínas de edición génica y identificar las regiones críticas que desencadenan efectos off-target. Al modificar la composición química de estas regiones, se redujo la tendencia de las proteínas a unirse a secuencias de ADN incorrectas.
Este avance se considera un paso complementario a los métodos previamente utilizados para aumentar la especificidad de los sistemas CRISPR-Cas. Ahora, no solo las secuencias de ARN guía, sino también las estructuras de las proteínas, pueden optimizarse para mejorar la seguridad.