德克萨斯大学研究人员开发出一款新型人工智能模型,可通过预测特定遗传序列辅助疫苗和药物研发,相关论文7月25日发表于《自然》期刊。该模型可生成触发人体免疫系统的关键蛋白质,为mRNA疫苗研发提供技术支持。
这款名为RiboNN的模型是与跨国药企赛诺菲合作开发的成果。共同研究者、分子生物科学副教授Can Cenik表示,研究团队六年前启动项目时并未计划使用AI技术,近三年才引入人工智能手段。他解释道,翻译过程是将信使RNA(mRNA)转化为蛋白质的生物机制,这不仅是生命维持的基础过程,也是mRNA疫苗研发的核心原理。
根据美国国家医学图书馆网站MedLinePlus的资料,mRNA携带的遗传密码可指导身体生成对抗感染的特定蛋白质。病毒表面存在独特蛋白质,疫苗通过模拟这种蛋白引发免疫系统产生特异性抗体,从而形成免疫保护。研究团队建立的mRNA生产数据库包含人类和小鼠细胞实验数据,RiboNN模型可利用这些数据精准预测mRNA序列,有望加速癌症和传染病治疗的开发进程。
Cenik强调,虽然RiboNN采用了新一代AI技术,但本质上仍是传统计算机预测方法的延续。这位拥有20余年机器学习研究经验的科学家表示:"这不过是该研究领域的自然演进,就像过去用计算机进行预测一样。"研究团队已将该工具开源,期待其他科研人员能以此推动科学发现。
"当看到他人用意想不到的方式创新应用我们的成果时,总让人倍感欣慰。"Cenik说,"当其他研究者将它用于自己的科研项目时,才是这项技术真正产生巨大影响的时刻。"
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