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近年來，mRNA 技術(shù)因新冠疫苗的成功而受到廣泛關(guān)注，但要將其應(yīng)用拓展至更多疾病領(lǐng)域，仍亟需在表達(dá)效率和穩(wěn)定性方面取得突破。近日，Science 發(fā)表的一項研究展示了深度生成模型在 mRNA 設(shè)計中的顛覆性潛力。

研究團(tuán)隊開發(fā)了 GEMORNA（Generative mRNA Model），該模型基于 Transformer 架構(gòu)，針對 mRNA 編碼區(qū)（CDS）及非編碼區(qū)（UTRs）進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，從而生成具有更高表達(dá)能力與穩(wěn)定性的全長 mRNA。

關(guān)鍵研究成果：

• 表達(dá)能力顯著提升：GEMORNA 設(shè)計的 mRNA 在體外實驗中，螢火蟲熒光素酶表達(dá)量最高可提升41 倍。

• 治療性應(yīng)用增強(qiáng)：在治療性 mRNA 中，人體促紅細(xì)胞生成素（EPO）的表達(dá)提升15 倍，并在小鼠模型中顯著增強(qiáng)新冠疫苗的抗體效應(yīng)。

• 拓展至環(huán)狀 RNA：GEMORNA 同樣適用于環(huán)狀 RNA 設(shè)計，能夠有效提升 EPO 表達(dá)，并增強(qiáng) CAR-T 細(xì)胞的抗腫瘤殺傷力。

行業(yè)意義：

該成果標(biāo)志著深度生成式人工智能（AI）與合成生物學(xué)的結(jié)合，正在重塑 mRNA 藥物研發(fā)格局。相比傳統(tǒng)優(yōu)化方法，AI 驅(qū)動的序列設(shè)計可在表達(dá)效率、分子穩(wěn)定性、治療應(yīng)用等方面實現(xiàn)量級躍升。這不僅有助于加速疫苗與治療性 mRNA 藥物的研發(fā)，也為環(huán)狀 RNA 等新興分子形式提供了全新的設(shè)計范式。

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