综述：人工智能为基因组编辑带来新曙光

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）如何通过深度学习模型革新基因组编辑领域，重点介绍了AI在发现新型CRISPR/Cas系统、优化编辑器性能（如增强稳定性突变筛选）以及从头设计非天然编辑器三个维度的突破性应用，为生命科学和农业领域带来范式变革。

　　

Highlights

深度学习模型正以前所未有的效率推动新型基因组编辑工具的发现、改造与设计。传统序列分析方法长期遗漏的基因组编辑器，如今通过蛋白质结构预测和同源搜索技术被有效挖掘。AI方法将蛋白质工程从"大海捞针"变为可计算过程，通过计算机模拟（in silico）高效筛选最稳定突变位点。更令人振奋的是，计算蛋白质设计已突破自然进化限制，创造出具有非天然功能的新一代基因组编辑器。

Abstract

人工智能（AI）正在重塑生命科学领域，特别是在成簇规律间隔短回文重复序列（CRISPR）/CRISPR相关蛋白（Cas）基因组编辑器的开发中取得突破性进展。最新研究表明，深度学习显著加速了新一代基因组编辑工具的发现、改造与设计进程。本综述从三大方向剖析AI如何赋能基因组编辑：基于结构的方法发现传统技术忽略的新型编辑器；通过工程化手段增强编辑器性能；以及从头设计具有定制功能的非天然编辑器。文章还探讨了当前挑战，展望了数据驱动型AI在解锁基因组编辑新可能、推动生物技术与生物医药创新方面的巨大潜力。

在具体应用层面，AI技术通过AlphaFold等蛋白质结构预测工具，成功识别出多个具有编辑潜力的非经典Cas蛋白变体。机器学习模型还能精准预测点突变对编辑器活性和特异性的影响，将原本需要数月实验验证的优化过程缩短至数天。最前沿的生成式AI已开始设计自然界不存在的蛋白质骨架，为开发超越CRISPR的新型编辑系统开辟道路。这些进展正在催生更精准的基因疗法和抗病作物，标志着基因组编辑技术从"发现时代"迈入"设计时代"。