Hình ảnh: Trí tuệ máy tự nhiên (2024) / Phys.org
Các nhà khoa học của Đại học Princeton đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích bộ gen và nâng cao hiệu quả của vắc xin RNA. Kết quả nghiên cứu được phát hành trên tạp chí Nature Machine Intelligence.
Mô hình ngôn ngữ UTR-LM được huấn luyện trên một mẫu bao gồm hàng trăm nghìn vùng chưa được dịch mã RNA 5′ (5′ UTR). 5′-UTR là trình tự không mã hóa được tìm thấy ở đầu đầu của RNA thông tin (mRNA) và đóng vai trò chính trong việc điều chỉnh quá trình dịch mã, trong đó phần mã hóa của mRNA được sử dụng để tổng hợp trình tự axit amin của protein.
Bằng cách sử dụng UTR-LM, các nhà khoa học có thể phát triển một thư viện gồm 211 5′-UTR mới được dự đoán là có hiệu quả dịch thuật cao. Các trình tự này đã được thiết kế và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, và một số 5’UTR được phát hiện là làm tăng sản xuất protein lên 32,5% so với 5’UTR đã được sử dụng cho mục đích điều trị.
Để tạo ra phản ứng miễn dịch, vắc xin mRNA sử dụng các phân tử mRNA được đưa đến các tế bào miễn dịch và dùng để tổng hợp protein lạ (kháng nguyên), tương tự như protein của virus hoặc protein của tế bào ung thư. Những phân tử này kích thích phản ứng miễn dịch thích ứng, nhờ đó cơ thể học cách nhận biết và phản ứng với kháng nguyên. Trong trường hợp vắc xin SARS-CoV-2, mRNA mã hóa protein S tăng đột biến, cho phép vi rút xâm nhập vào tế bào.
