人类基因组中有超过98%的基因不编码蛋白质。全基因组关联研究的证据表明，很多非编码区域对人类的健康是至关重要的。然而，非编码基因与健康之间的联系还难以分析，部分原因是缺少工具来确定哪些突变改变了功能性元件。分子标志（Molecular hallmarks）包括表观遗传状态（epigenetic state）、染色质可接近性（chromatin accessibility）、转录因子结合（transcription factor binding）以及进化保守性（evolutionary conservation），与假定的非编码功能元件有关，并且能够预测调节功能。然而，这类预测绕开了那些缺乏分子标志的区域，并且也很难确定哪些分子标志在功能或表型中起到关键作用。
美国哈佛-麻省理工的博德研究所的Neville E. Sanjana等人开发了一个CRISPR筛选工具，用于快速识别和调控非编码元件。这一工具采用了约18000个单链向导RNAs（single guide RNAs，sgRNAs），靶向作用于NF1、NF2和CUL3基因周围的＞700000个碱基，这三个基因参与黑色素瘤中BRAF抑制剂耐药。他们发现，调节耐药性的非编码区域也具有非编码功能的预测标志。在CUL3基因周围的位点上，基因工程突变改变了转录因子占有率及远程和局部的表观遗传环境，暗示这些位点与基因调节以及化疗耐药有关。
研究人员利用CRISPR/Cas9筛选工具，在三个耐药基因周围的非编码区域建立了精确的突变。研究团队确认了哪些非编码位点发生突变或何时突变会降低靶基因NF1、NF2和CUL3的表达。最后，他们发现，CUL3基因周围24个非编码区域的突变不仅可以降低基因表达，而且还与威罗菲尼（vemurafenib）耐药有关。研究为识别非编码基因组中的功能元件提供了工具。（作者：贺利军)
参考文献： Science 2016;353:1545-1549