利用AI辅助药物研发已经有大量应用，百度加州分部的科学家最近利用AI对mRNA疫苗进行更彻底优化，不仅是序列优化，而是进行结构优化，最突出的特点是能让这种分子稳定性提高，这样能让这种分子在人体内维持更长时间的活性。这一技术如果在安全性上得到确定，则会成为新一代RNA疫苗研发的有利工具。这应该也是RNA药物研发领域的新思路，不仅是序列，而且考虑到结构，这对于其他RNA药物领域都具有启发性。

‘Remarkable’ AI tool designs mRNA vaccines that are more potent and stable (nature.com)

Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity | Nature

AI加速新冠疫苗研发，百度AI发布颠覆性mRNA疫苗基因优化设计算法 (baidu.com)

该软件由人工智能公司百度研究公司加州分部的科学家们开发，它借鉴了计算语言学的技术来设计比当前疫苗中使用的形状和结构更复杂的mRNA序列。这使得遗传物质比平时持续的时间更长。传递到一个人体内细胞的信使RNA越稳定，这个人体内的蛋白质制造机制产生的抗原就越多。这反过来又导致了保护性抗体的增加，理论上使接种疫苗的个体有更好的能力抵御传染病。更重要的是，mRNA结构的复杂性提供了对疫苗降解的更好保护。在COVID-19大流行期间，针对SARS-CoV-2冠状病毒基于mrna的疫苗必须运输并保持在-15摄氏度以下的温度，以保持其稳定性。这限制了它们在世界上缺乏超低温储存设施的资源贫乏地区的分布。由人工智能优化的更具弹性的产品，可以消除对冷链设备应对这类冲击的需求。

曾在马萨诸塞州剑桥Doderna工作的RNA计算生物学家Dave Mauger认为，这种方法“计算效率非常令人印象深刻，比以前的任何RNA都更复杂。” 疫苗开发人员已经普遍地调整mRNA序列，以与细胞对某些基因指令的偏好保持一致。这一过程被称为“密码子优化”，可导致更高效的蛋白质生产。百度工具更进一步，确保mRNA——通常是单链分子——回到自身上，形成更刚性的双链片段（见“设计优化”）。

该工具被称为线性设计，在台式电脑上运行只需要几分钟。在验证试验中，它产生的疫苗，当在小鼠中进行评估时，触发的抗体反应比使用更传统的密码子优化疫苗免疫后的疫苗高128倍。该算法还有助于将疫苗设计的货架稳定性在在体温下进行的标准试管检测中提高到6倍。 “这是一个巨大的进步，”在中国上海的StemiRNA治疗公司的mRNA技术的前负责人张玉健说，他领导了实验验证研究。 到目前为止，张和他的同事们已经在小鼠身上测试了仅针对COVID-19和带状疱疹的线性设计增强疫苗。但这项技术在设计针对任何疾病的mRNA疫苗时应该被证明是有用的，负责该工具创建的前百度科学家黄亮说。他现在是俄勒冈州立大学的计算生物学家。

最佳解决方案 该工具已经被用于优化至少一种已授权的疫苗：一种来自StemiRNA的名为SW-BIC-213的COVID-19疫苗，去年年底获得了老挝紧急使用的批准。根据2021年建立的一项授权协议，法国制药巨头赛诺菲也一直在其自己的实验mRNA产品中使用线性设计。 试验解决了关于冠状病毒疫苗中mRNA的最佳设计的争论 两家公司的高管都强调，许多设计特征都影响了他们的候选疫苗的性能。但线性设计“肯定是一种可以帮助实现这一点的算法”，赛诺菲的弗兰克·德罗萨说，他是该公司的mRNA卓越中心的研究和生物标记物的负责人。

根据纽约罗切斯特大学医学中心的计算RNA生物学家大卫·马修斯的说法，线性设计可以完成大部分的繁重任务。他说：“它能让选择正确状态的人开始做任何优化。”马修斯帮助开发了该算法，他和黄一起是总部位于加州森尼维尔的初创公司Coderna.ai的联合创始人，该公司正在进一步开发该软件。他们的第一个任务是更新平台，以解释在大多数批准和实验性信使RNA疫苗中发现的化学修饰类型；线性设计目前的形式是基于一个未经修饰的mRNA平台，该平台已经不受大多数疫苗开发者的青睐。

对老鼠的研究和细胞实验是一回事，人体试验是另一个问题。鉴于免疫系统已经进化到识别某些RNA结构，尤其是许多病毒编码基因组双链RNA扭曲结构，一些研究人员担心线性设计等优化算法可能最终创建出新疫苗序列，引起有害的免疫反应。 “这是一种负担，”加拿大温哥华英属哥伦比亚大学的RNA生物工程师安娜·布莱克尼说，她没有参与这项研究。

然而，涉及StemiRNA的SW-BIC-213的人体临床试验的早期结果表明，这些额外结构并不是一个问题。在迄今为止报告的小型强化试验中，该疫苗的副作用并不比其他基于mrna的COVID-19疫苗报告的副作用更严重3。但正如布莱克尼指出的：“我们将在未来几年了解更多。”

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-01487-y