Umjetna inteligencija razvila je novu strategiju za dizajn visoko divergentnih, ali funkcionalnih varijanti enzima TnpB, kompaktne RNA‑vođene nuklease povezane s CRISPR‑Cas12. Autori su kombinirali strukturalni model inverznog preklapanja proteina s evolucijskim ograničenjima, koristeći ESM Inverse Folding model i podatke o očuvanoj sekvenci i ko‑evoluciji TnpB‑a i njegovih RNA i DNA podloga. Visokopropusno bakterijsko testiranje otkrilo je stotine aktivnih sintetičkih varijanti, od kojih su neke nadmašile divlji tip TnpB po aktivnostima. Najuspješnije varijante postigle su učinkovitost uređivanja genoma u HEK293T stanicama i Arabidopsis protoplastama koja je jednaka ili veća od prirodnog enzima, uz očuvani ciljni sekvencijalni motiv. Krio‑elektronska mikroskopija jednog od visoko divergentnih varijanti pokazala je da AI‑generirane aminokiselinske zamjene stvaraju nove mreže interakcija koje stabiliziraju RNA‑DNA sučelje u različitim konformacijskim stanjima, uključujući i dosad neviđeni DNA‑vezani međufaz. Studiju su vodili Petr Skopintsev, Isabel Esain‑Garcia, Evan DeTurk i Jennifer Doudna, a objavljena je u časopisu Science 16. srpnja 2026.