Neues Modell prognostiziert die mRNA -Proteinproduktion, die Beschleunigung von Arzneimitteln und Impfstoffentdeckungen

Ein neues Modell für künstliche Intelligenz kann den Prozess der Arzneimittel- und Impfstoffentdeckung verbessern, indem er voraussagt, wie effizient spezifische mRNA -Sequenzen sowohl im Allgemeinen als auch in verschiedenen Zelltypen Proteine produzieren. Der neue Fortschritt, der durch eine akademisch-industrielle Partnerschaft zwischen der University of Texas in Austin und Sanofi entwickelt wurde, trägt vor, wie viel Proteinzellen produzieren wird, was die Notwendigkeit eines Experimentierens für Studien und Geräte minimieren kann und die nächste Generation von mRNA-Therapeutika beschleunigt.

Messenger-RNA (mRNA) enthält Anweisungen, für die Proteine hergestellt werden sollen und wie sie herstellen können, sodass unser Körper wachsen und die täglichen Prozesse des Lebens durchführen kann. Zu den vielversprechendsten Bereichen der Gesundheit und der Medizin sind die Fähigkeit, neue mRNA -Impfstoffe und Arzneimittel zu entwickeln – in der Lage, Viren, Krebsarten und genetische Störungen zu bekämpfen, den häufig herausfordernden Prozess der Überregung von Zellen im Körper eines Patienten, um genügend Protein aus therapeutischen mRNA zu produzieren, um die Erkrankungen wirksam zu bekämpfen.

Das neue Modell namens Ribonn kann die Gestaltung neuer mRNA-basierter Therapeutika leiten, indem es beleuchtet wird, was die höchste Menge eines Proteins oder eine bessere Zielspezifische Körperteile wie Herz oder Leber liefert. Das Team beschrieb heute sein Modell in einem von zwei verwandten Artikel in der Zeitschrift Nature Biotechnology.

„Als wir dieses Projekt vor über sechs Jahren begannen, gab es keine offensichtliche Anwendung. Wir waren gespannt, ob Zellen koordinieren, welche mRNAs sie produzieren und wie effizient sie in Proteine übersetzt werden. Das ist der Wert der neugiergesteuerten Forschung. Es baut die Grundlage für Fortschritte wie Ribonn auf, die nur viel später möglich werden.“

Cenik, Associate Professor, Molecular Biosciences, University of Texas, Austin

Die Arbeit wurde durch die Finanzierung der Unterstützung der National Institutes of Health, der Welch Foundation und des Lonestar6 Supercomputers im Texas Advanced Computing Center von UT ermöglicht.

In Tests, die mehr als 140 Menschen- und Mauszelltypen umfassen, war Ribonn bei der Vorhersage der Translationseffizienz etwa doppelt so genau wie frühere Ansätze. Dieser Fortschritt kann Forschern die Fähigkeit vermitteln, Vorhersagen in Zellen zu treffen Auf eine Weise, die dazu beitragen könnte, Behandlungen für Krebs und ansteckende und erbliche Krankheiten zu beschleunigen.

Sie können sich vorstellen, wie Zellen in Ihrem Körper Proteine so machen, wie ein Team von Köchen Kuchen backen könnte. Um eine Charge von Proteinen zu kochen, sehen die Köche in einem Ihrer Zellen (Ribosomen) das Rezept in Ihrem eigenen einzigartigen Proteinkochbuch (auch bekannt als DNA) nach, kopieren Sie das Rezept auf Notierkarten, die als Messenger -RNAs (mRNAs) (mRNAs) namens Messenger RNAs (mRNAs) kombiniert werden (Aminosäuren).

Ein mRNA -Impfstoff oder ein therapeutischer mRNA -Köche in Ihren Zellen zu Proteinen. Im Fall eines Impfstoffs können sie ein Protein produzieren, das auf der Oberfläche eines pathogenen Virus oder Krebszellen gefunden wurde, was vor Ihrem Immunsystem im Wesentlichen eine große rote Flagge schwenkt, um Antikörper gegen das Virus oder Krebs herzustellen. Bei einer durch eine genetischen Mutation verursachten Störung können sie ein Protein produzieren, das Ihr Körper nicht selbstständig machen kann und die Störung umkehrt.

Vor der Entwicklung ihres neuen Vorhersagemodells kuratierte Cenik und das UT -Team zunächst eine Reihe öffentlich verfügbarer Daten aus über 10.000 Experimenten, die messen, wie effizient unterschiedliche mRNAs in verschiedenen menschlichen und Mauszelltypen in Proteine übersetzt werden. Nachdem sie diesen Trainingsdatensatz erstellt hatten, kamen KI und maschinelles Lernen von UT und Sanofi zusammen, um Ribonn zu entwickeln.

Ein Ziel des Vorhersagewerkzeugs ist es, eines Tages Therapien zu machen, die auf einen bestimmten Zelltyp gerichtet sind, sagte Cenik, die auch Affiliate -Fakultät am UT Oden -Institut für Computertechnik und Wissenschaften und CPRIT -Gelehrter ist und Forschungsunterstützung vom Krebsprävention und des Forschungsinstituts von Texas erhält.

„Vielleicht brauchen Sie eine Therapie der nächsten Generation in der Leber oder in der Lunge oder in Immunzellen“, sagte er. „Dies eröffnet die Gelegenheit, die mRNA -Sequenz zu verändern, um die Produktion dieses Proteins in diesem Zelltyp zu erhöhen.“

In einem Begleitpapier auch in der Naturbiotechnologie zeigte das Team, dass mRNAs mit verwandten biologischen Funktionen in ähnlichen Ebenen über verschiedene Zelltypen in Proteine übersetzt werden. Wissenschaftler wissen seit langem, dass der Prozess der Transkription von Genen mit verwandten Funktionen in mRNAs koordiniert wird, aber es wurde zuvor nicht gezeigt, dass das Übersetzen von mRNAs in Proteine ebenfalls koordiniert wird.

Quellen: