打造首个真正意义的“RNA手术刀”，科学家研发新型RNA编辑工具，能实现mRNA疫苗联用

“我们打造了首个真正意义上的‘RNA 手术刀’，这一创新实现了对于靶标 RNA 读码框的精准改写，支持任意长度的短片段删除，为临床复杂突变的修复提供了新的解决方案。”中山大学教授张锐表示。日前，他和团队开发出一款名为 SCISSOR 的新型 RNA 编辑工具。

通过“欺骗”尺子，让原本“死板”的“分子尺子”变灵活

据介绍，基因编辑作为近年来生命科学中最重要的技术之一，在疾病治疗，尤其遗传疾病、各类慢性病和肿瘤治疗中有无限的潜能和优势。

可以预见的是，在未来 5-10 年传统的遗传疾病和罕见病治疗，以及一些威胁人类健康的慢性病、老年病和肿瘤的治疗理念将被彻底颠覆，基于基因编辑的医疗在不远的将来有望帮助到无数病患者。

基因编辑根据靶标不同，可以分为 DNA 编辑和 RNA 编辑。目前最流行的基于 CRISPR-Cas9 的 DNA 编辑技术带来的是永久水平的遗传物质的改变，在 DNA 和 RNA 水平都有一定的脱靶效应，因此在临床应用和药物开发方面针对不同类型的疾病还需要不断的优化和摸索。

相对于 DNA 编辑，RNA 编辑在 RNA 水平修复突变，不改变基因组序列、可逆可控，并具有更安全的特性，在某些疾病场景下有巨大的优势。

因此，该实验室致力于开发 RNA 层面的各种 RNA 靶向编辑工具，用于致病突变修复，以及在 RNA 的各个层面调控致病基因。

新冠疫情之前，张锐实验室主要集中在 ADAR 蛋白内源性 A-to-I RNA 编辑的基础研究。但是，新冠的爆发让张锐开始对自己实验室的基础研究到底能够在多大程度上对人类健康有促进作用有了更多的思考。

正在针对 SCISSOR 系统进行深度优化

事实上，他们从 2021 年开始进入靶向 RNA 编辑领域这个领域，最开始开展了许多尝试，但是大多数尝试都以失败告终，不管是单碱基 RNA 编辑方面的课题还是灵活编辑 RNA 的课题都几乎“颗粒无收”。

比如这篇论文中其中一名一作学生最开始尝试三个课题都没有成功。但是，大家一直没有放弃尝试，并且随着对于相关领域越来越熟悉，他们产生了自己的见解。

所以当 2023 年那篇预印本论文出来时，也是上述学生把论文第一时间分享出来，然后他们基本在 2 天后就决定尝试新课题。随后，该实验室的一名研一学生进行初步实验，并在预实验之中取得成功。接着几个学生一起努力，不到一年便成功开发出 SCISSOR，走出了构建 RNA prime editing 体系的关键一步。

日前，相关论文以《类型 III CRISPR 介导的柔性 RNA 切除，使用工程化引导 RNA》（Type III CRISPR-mediated flexible RNA excision with engineered guide RNAs）为题发在 Molecular Cell（IF 14.50）。

该团队的研究生孙远帆、吴英尹、何梓华、王燚莹及侯文豪是共同第一作者，张锐担任通讯作者。

图 | 相关论文（来源：Molecular Cell）

值得一提的是，就在今天本次论文的两位共同第一作者参加了美国哈佛医学院的“基因编辑一作论坛”并介绍了本次成果。

后续，他们希望聚焦以下三大方向，加速 SCISSOR 技术的突破与应用。

首先，他们希望实现效率提升。眼下，他们正在对 SCISSOR 系统进行深度优化，希望提高其编辑效率。

其次，他们将打造智能设计平台，其希望能够通过产生大量 gRNA 切割的数据，集合深度学习算法，开发 gRNA 智能设计平台，最终只需输入目标基因序列，即可自动生成最优 gRNA 设计方案，使其能够更容易的用于科研和转化研究。

最后，其将开展在体编辑。因为 SCISSOR 系统较大，无法通过病毒载体进行递送，他们将重点发展基于 LNP 递送 SCISSOR mRNA 和 gRNA 的 RNA 编辑策略，在细胞和体内实现 RNA 切除。具体来说，该团队希望利用靶向肝脏，肺部和肿瘤细胞的 LNP 递送载体，探索 SCISSOR 在生物体内的最佳编辑方案。在遗传疾病方面，他们希望可以靶向诸如肝豆状核变性或者囊性纤维化遗传病的移码突变，修复其功能。在肿瘤免疫治疗方面，他们预计今年将实现 SCISSOR 介导的新抗原抗肿瘤疗法在小鼠模型中的验证，为临床应用迈出关键的一步。

参考资料：

1.Sun, Y., Wu, Y., He, Z., Wang, Y., Hou, W., Cao, Y., ... & Zhang, R. (2025). Type III CRISPR-mediated flexible RNA excision with engineered guide RNAs. Molecular Cell, 85(5), 989-998.

https://gess.hms.harvard.edu/

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