2026年8月，中国科学院生态环境研究中心环境化学与环境毒理全国重点实验室江桂斌院士、彭汉勇研究员等系统总结了引导RNA（crRNA）工程化改造提升CRISPR核酸检测特异性的研究进展，重点阐述人工智能与CRISPR技术的深度融合及其在单碱基特异性识别系统理性设计中的应用前景。相关成果以“CRISPR RNA Engineering Enables Single Nucleotide Polymorphism Discrimination in Nucleic Acid Detection”为题，发表于《Angewandte Chemie International Edition》。

图1. CRISPR系统中工程化crRNA的设计策略

CRISPR/Cas系统依托引导RNA（crRNA）的精准识别和反式切割活性，已成为分子诊断的重要技术平台。然而，其一定程度的错配耐受性限制了单核苷酸多态性（SNP）及低频突变的精准识别。作为决定靶向识别与Cas蛋白构象激活的关键元件，crRNA的序列、结构和化学组成是提升检测特异性的核心。

团队从分子识别机制与热力学调控出发，系统总结了crRNA高保真设计策略：通过序列长度、种子区及错配位点优化调控杂交热力学；利用分裂、发卡、环状等结构设计建立多级构象门控，提高非特异性激活的能垒；结合2′-O-甲基化、硫代磷酸酯等化学修饰，进一步提升复杂生物基质中的选择性与稳定性。在此基础上，计算建模、高通量筛选及混合架构等新兴策略进一步突出理论计算与人工智能驱动的理性设计，利用分子动力学、热力学建模和机器学习等手段预测crRNA–靶标相互作用及错配容忍度，并结合高通量实验筛选实现序列的快速迭代优化，从“经验试错”迈向“计算预测—智能设计—实验验证”的闭环研发模式。建立了人工智能赋能的CRISPR高保真设计新范式，为精准SNP分型、低频突变检测及多重POCT诊断提供了新的理论基础和技术路径。

论文第一作者为中国科学院大学中丹学院2024届硕士生孙湉锐，通讯作者为中国科学院生态环境研究中心彭汉勇研究员。该工作得到了国家自然科学基金委面上项目、国家重点研发计划、中国科学院基础与交叉前沿科研先导专项（B类）、青年基金等项目的支持。

CRISPR RNA Engineering Enables Single Nucleotide Polymorphism Discrimination in Nucleic Acid Detection. Tianrui Sun, Aijiao Yuan, Wenjing Xie, Guibin Jiang, Hanyong Peng*, Angewandte Chemie International Edition (2026): e00004. 论文链接：http://doi.org/10.1002/anie.202600004