這個過程叫同源定向修復。是三聯方案的第一聯。
“編輯效率出來了。麥金利，肝癌細胞中靶率百分之八十七點六。老鄭，百分之八十五點九。阿達瑪，百分之八十六點四。”
“正常肝細胞的中靶率呢？”
“零點三以下。基本上沒脫靶。”
趙一舟把脫靶分析的結果放大，螢幕上顯示出全基因組範圍內的脫靶位點掃描結果。
三條曲線幾乎貼在X軸上，只有幾個位點有微弱訊號，峰高不到背景噪聲的兩倍。
“用全基因組測序掃了三十億個鹼基對，三個人的脫靶位點加起來不超過七個，而且全在非編碼區。非編碼區的脫靶不會影響蛋白質功能，臨床風險基本為零。”
“這幾個脫靶位點是同一型別嗎？”
“不是，麥金利的脫靶位點在17號染色體長臂，一個LINE-1反轉錄轉座子的殘留片段裡。老鄭的在8號染色體短臂，一個假基因旁邊。”
“阿達瑪的呢？”
“阿達瑪的最有意思，脫靶位點在一個跟瘧疾抗性相關的基因附近。”
“瘧疾抗性？會不會影響那個基因的功能？”
“測序深度不夠，暫時判斷不了。但布萊恩已經讓英格麗德調了非洲人群的SNP資料庫做比對。”
“初步結論是什麼？”
“初步結論是，那個位點在塞內加爾人群裡本身就是多型性的，有人帶這個突變，有人不帶。阿達瑪恰好是帶的那一個。所以編輯酶跑到那裡去，可能不是因為脫靶，而是因為那個位點的序列跟sgRNA的靶點有部分相似性。”
“序列相似度多少？”
“十七個鹼基裡有十三個匹配，按照脫靶預測模型，這個相似度理論上不應該被切割。”
“理論上不應該，但實驗資料說切了。理論跟實驗打架的時候，誰贏？”
“實驗贏，這是上帝之手的規矩。”
陳述把脫靶位點的序列調出來，放大。螢幕上出現兩行鹼基序列，上面一行是sgRNA的靶點，下面一行是阿達瑪的脫靶位點。
兩行序列的差別用紅色標註，十三個匹配的鹼基是綠色的，四個不匹配的是紅色的。紅色鹼基的分佈位置在序列的中間，正好是Cas9核酸酶的切割活性中心對應的位置。
“看到了嗎？不匹配的四個鹼基不在切割核心區，Cas9對核心區以外的錯配有一定的容忍度，這就是為什麼這個位點被切了。不是演算法不行，是酶本身的特異性就不夠高。”
“那怎麼辦？”
“下一版方案用高保真Cas9變體。現在這版用的野生型Cas9，特異性已經算好了，但還能更好。”
“怎麼改？”
“英格麗德已經在篩新的變體了，從SpCas9到SaCas9到Cpf1，每個變體的脫靶譜都不一樣。等三個受試者的第一週期資料全部跑完，用這批資料訓練一個新的脫靶預測模型，下一版方案的編輯精度還能再提升至少半個數量級。”
“你什麼時候學會說‘至少半個數量級’這種話了？”
“跟安德斯學的。他說‘還行’的時候，意思是比預期好半個數量級。說‘可以接受’的時候，意思是剛好符合預期。說‘再看看’的時候，意思是差了半個數量級。”
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