2026年3月17日，PA视讯游戏平台官网魏文胜团队在Trends in Biochemical Sciences在线发表题为“Decoding disease-relevant variants with base and prime editors at scale”的综述文章。该论文系统梳理了精准基因组编辑工具的发展脉络，重点阐述其如何驱动高通量功能筛选，从而在单碱基层面大规模解析疾病相关变异，揭示耐药与免疫逃逸机制，解析基础生物学过程，并推动相关发现向精准诊疗转化。

在人类基因组中，大量“意义不明变异”（Variant of uncertain significance, VUS）的功能解析，长期以来是功能基因组学面临的核心挑战。碱基编辑器（Base editor, BE）和引导编辑器（Prime editor, PE）的出现，为这一问题提供了革命性解决方案。这类工具能够在不引发DNA双链断裂的前提下，于基因组原位实现可编程的点突变及小片段插入/缺失，从而赋能高通量、高分辨率的功能筛选。

功能基因组学的精准革命

在后GWAS时代，精准阐明单个遗传变异如何影响细胞功能及疾病进程，成为关键科学问题。传统CRISPR/Cas9敲除筛选依赖DNA双链断裂后的随机修复，存在修复结果不可预测、潜在细胞毒性以及难以实现单碱基精细操控等局限。

碱基编辑器通过将催化活性受损的Cas9与脱氨酶融合，实现可编程碱基转换，主要包括胞嘧啶碱基编辑器（CBE）与腺嘌呤碱基编辑器（ABE）^1,2。引导编辑器则进一步融合Cas9切口酶与逆转录酶，在pegRNA的精确引导下，可实现全部12种碱基替换以及小片段插入和缺失³。这些技术避免了供体模板依赖和低效同源重组修复，使基因编辑迈入更加精准和可预测的新阶段。随着工具的持续迭代（图一），其编辑效率和适用范围显著提升，使系统性饱和突变成为可能，为大规模解码遗传变异奠定了坚实基础。

图一  代表性碱基编辑器与引导编辑器

解码疾病相关变异的功能图谱

精准编辑平台的核心应用之一，是对疾病相关基因开展系统性突变扫描，绘制高分辨率功能图谱，从而在遗传关联与生物学效应之间建立直接联系（图二）。

在癌症研究中，利用BE/PE对BRCA1、BRCA2和TP53等关键抑癌基因进行饱和突变筛选⁴，已成功鉴定出大量影响DNA修复或驱动肿瘤发生的功能变异。结合单细胞转录组学等前沿技术，此类筛选还可在复杂细胞环境中解析突变引发的转录层面变化⁵。进一步地，精准编辑筛选已从单基因拓展至通路与网络层面。通过构建涵盖MSK-IMPACT、ClinVar和COSMIC等数据库的大规模突变文库⁶，研究人员实现了对DNA损伤修复等关键通路的系统性解析。此外，该策略亦被应用于血液系统疾病（如GATA1突变）和代谢性疾病（如LDLR突变）的机制研究，不断拓展临床遗传学的认知边界。

图二  碱基编辑器与引导编辑器筛选在系统解析功能性突变中的应用

揭示肿瘤耐药与免疫逃逸机制

除致病变异解析外，精准编辑筛选在揭示药物响应及肿瘤免疫调控的遗传基础方面同样展现出重要价值。

在肿瘤药物治疗中，通过对BCL2、MEN1、EGFR、KRAS等关键靶点进行氨基酸水平的饱和突变⁴，可前瞻性构建耐药图谱，识别既削弱药物结合又维持蛋白功能的突变，为耐药机制研究、新药开发及疗效预测提供重要依据。在肿瘤免疫治疗领域，高通量筛选被用于系统挖掘影响抗原呈递及免疫检查点调控的关键突变，揭示肿瘤内在免疫逃逸机制。值得注意的是，该策略已成功应用于原代T细胞工程改造，通过筛选功能获得性突变显著增强T细胞的持久性与杀伤活性，为新一代过继性细胞治疗提供了新路径⁷。

解析基础生物学调控机制

精准编辑技术同样为基础生物学研究提供了强大工具。

研究人员借助该平台，系统解析了DNA复制保真性、RNA剪接调控等关键过程的分子机制。此外，通过针对特定氨基酸位点的大规模筛选，揭示了大量参与蛋白质翻译后修饰（如泛素化、乙酰化、磷酸化）的关键位点。该技术还推动了表观遗传调控研究的深入，例如构建DNA甲基转移酶等蛋白的单氨基酸功能图谱，以及解析m6A修饰在细胞命运决定中的作用机制。同时，精准编辑正在重塑我们对“沉默基因组”的认知：对非编码调控元件的单碱基扫描鉴定出众多关键调控位点；对同义突变的系统评估则表明，其可通过影响mRNA剪接或稳定性等方式产生功能效应，从而修正了“同义突变无害”的传统认知⁸。

当前挑战与未来展望

尽管精准编辑筛选取得显著进展，仍面临编辑效率异质性、编辑窗口内旁位编辑及潜在脱靶效应等挑战，这些因素对大规模数据解读提出了更高要求。通过优化文库设计、引入“传感器”系统以及结合计算模型进行效率校正等方式，可在一定程度上提升数据可靠性。同时，蛋白质工程与人工智能驱动的设计正不断催生新一代高效、高特异性的编辑工具。

展望未来，精准编辑技术与单细胞多组学、结构生物学及人工智能的深度融合，将进一步推动功能基因组学的发展。通过对遗传变异进行系统性、机制性注释，这一技术体系有望持续深化我们对人类生理与疾病过程的理解，引领生物医学迈向更加可预测与可编程的新阶段。

昌平实验室副研究员刘莹博士（兼共同通讯作者）和PA视讯游戏平台官网牛煦然博士为本文共同第一作者。该研究获得国家自然科学基金、北大-清华生命科学联合中心、昌平实验室及北京市科技新星计划的支持。

文章链接：https://www.cell.com/trends/biochemical-sciences/abstract/S0968-0004(26)00029-0

参考文献

1. Komor, A.C. et al. (2016) Programmable editing of a target base in genomic DNA without double-stranded DNA cleavage. Nature 533, 420 –424

2. Gaudelli, N.M. et al. (2017) Programmable base editing of A•T to G•C in genomic DNA without DNA cleavage. Nature 551, 464–471

3. Anzalone, A.V. et al. (2019) Search-and-replace genome editing without double-strand breaks or donor DNA. Nature 576, 149–157

4.  Hanna, R.E. et al. (2021) Massively parallel assessment of human variants with base editor screens. Cell 184,1064–1080

5. Kim, H.S. et al. (2024) Direct measurement of engineered cancer mutations and their transcriptional phenotypes in single cells. Nat. Biotechnol. 42, 1254–1262

6. Cuella-Martin, R. et al. (2021) Functional interrogation of DNA damage response variants with base editing screens. Cell 184, 1081–1097

7. Schmidt, R. et al. (2024) Base-editing mutagenesis maps alleles to tune human T cell functions. Nature 625, 805–812

8. Niu, X. et al. (2025) Prime editor-based high-throughput screening reveals functional synonymous mutations in human cells. Nat. Biotechnol. https://doi.org/10.1038/s41587-025-02710-z