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Accès ouvert déclaré 2026 article

De novo design of potent CRISPR–Cas13 inhibitors

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6Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

CRISPR-Cas systems are transformative tools for gene editing that can be tuned or controlled by anti-CRISPRs (Acrs)-phage-derived inhibitors that regulate CRISPR-Cas activity. However, Acrs that can inhibit biotechnologically relevant CRISPR systems are relatively rare and challenging to discover. To overcome this limitation, we describe a highly successful and rapid approach that leverages de novo protein design to develop new-to-nature proteins for controlling CRISPR-Cas activity. Here, using Leptotrichia buccalis CRISPR-Cas13a as a representative example, we demonstrate that Acrs designed using artificial intelligence (AIcrs) are capable of highly potent and specific inhibition of CRISPR-Cas13a nuclease activity. We present a comprehensive workflow for design validation and demonstrate AIcr functionality in controlling CRISPR-Cas13 activity in bacterial and human cells. The ability to design bespoke inhibitors of Cas effectors will contribute to the ongoing development of CRISPR-Cas tools in diverse applications across research, medicine, agriculture and microbiology.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
De novo design of potent CRISPR–Cas13 inhibitors
Date Crossref
26/01/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

CRISPR and Genetic EngineeringCell Image Analysis TechniquesCalcium signaling and nucleotide metabolism

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