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为解决设计精准有效的 MYCN 特异性反基因寡核苷酸（agPNA）难题，研究人员开展计算机辅助设计 agPNA 的研究。他们分析 16 种计算工具，开发相关工作流程，发现部分工具表现优异。这有助于优化 agPNA 设计，推动基因治疗发展。
在基因治疗的广阔领域中，三链形成寡核苷酸（TFO）作为极具潜力的治疗分子，宛如一把把精准的 “基因剪刀”，有望精准地对特定基因区域进行调控，为攻克多种疑难病症带来新的希望。然而，当前 TFO 的发展却面临着诸多困境。一方面，TFO 的半衰期较短，在体内迅速降解，大大限制了其治疗效果；另一方面，精准设计 TFO 并准确预测其与 DNA 的结合位点困难重重，这就如同在茫茫基因海洋中寻找精准的 “停靠点”，缺乏有效的指引。而现有的治疗手段，如唯一应用于临床的 MYCN 特异性反基因肽核酸（agPNA）——BGA002，虽在治疗神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤和小细胞肺癌等方面展现出一定潜力，但仍存在优化空间。在这样的背景下，开展计算机辅助设计 MYCN 特异性反基因寡核苷酸的研究显得尤为迫切，它旨在借助计算机强大的运算和预测能力，突破现有困境，为基因治疗开辟新的道路。
为了深入探索这一领域，研究人员针对计算机辅助设计 MYCN 特异性反基因寡核苷酸展开了系统研究。他们从多个维度进行剖析，最终取得了一系列重要成果。该研究成果发表在《Computational and Structural Biotechnology Reports》上，为相关领域的发展提供了极具价值的参考。
在研究方法上，研究人员主要采用了以下关键技术：首先，对相关计算工具进行分类整理，依据其针对特定基因区域的靶向能力，如染色质相互作用、增强子识别、启动子分析和非 B DNA 结构预测等方面的功能进行归类；其次，运用 ISO/IEC 9126 软件工程技术标准，选取成本、可靠性、可扩展性等 8 个质量因素，对 16 种计算工具进行全面评估打分；最后，整合in vitro实验方法和计算工具资源，构建辅助设计工作流程。
研究结果主要涵盖以下几个方面：
- 设计序列与同源性测试工具筛选：通过分析，确定了PATO、DRIMust和TTSMI等工具适用于分析序列特征，如合成与表征；PATO、EnhancerDB、DRIMust、R/Bioconductor和TTSMI等工具在同源性搜索方面表现出色。这些工具为 agPNA 的设计提供了有力支持。
- 计算工具综合评估：依据 ISO/IEC 9126 标准评估 16 种计算工具，发现所有工具在可靠性方面表现良好，均成功通过验证测试。但在其他方面存在差异，如可用性达 75%，可扩展性为 43.8% ，部分工具在支持和维护方面有待提升。其中，R/Bioconductor和SEdb 2.0综合表现最佳，满足八项质量属性中的七项。
- 不同类型工具性能比较：在基于ab-initio建模的 TFO 设计工具中，Triplexator、TDF和LongTarget等工具各有优劣。Triplexator可全面分析人类基因组中 lncRNA 的 TTS；LongTarget探索了更多碱基配对规则，但处理速度较慢；TDF擅长识别 DNA 结合位点。而在支持人工智能技术的工具中，TriplexFPP率先运用机器学习算法预测三链形成；TriplexAligner通过概率模型直接从三链测序数据中确定 RNA - DNA 相互作用代码，在识别 RNA - DNA 相互作用方面准确性更高。
研究结论和讨论部分指出，通过对计算工具的系统比较和分析，为 TFO 设计提供了重要的参考依据，有助于优化 agPNA 设计流程。整合可扩展性和人工智能技术在 TFO 设计工具开发中至关重要，这不仅能应对核酸相互作用的复杂性，还能确保工具在不断发展的组学研究中保持有效性，推动基因治疗领域的研究和创新。同时，研究也指出当前三链预测方法存在局限性，如依赖简单的碱基配对规则，对 “三链密码” 理解不足，缺乏验证的 TTS 和 TFO 序列等，未来需要开发更精准的自动化预测技术。
总的来说，该研究为计算机辅助设计 MYCN 特异性反基因寡核苷酸提供了全面的分析和指导，虽然目前仍面临一些挑战，但为后续研究指明了方向，有望在基因治疗领域掀起新的研究热潮，推动精准医疗的进一步发展。
