封面|Science封面重磅：新型AI算法准确预测RNA三维结构 ai|science|蛋白质

文 | 学术头条，作者 |朱哼哼，编辑 | 王新凯
结构生物学领域有一个非常经典的口头禅，即结构决定功能。
对于现代生物学和新药研究来说，确定生物大分子的三维结构对于其功能理解，新药开发具有重要意义。然而，在科技高度发达的今天，各大科研机构和药企往往需要耗费数百万美元的资金来确定某个生物大分子的结构，且经常失败。
【封面|Science封面重磅：新型AI算法准确预测RNA三维结构】尤其是在 RNA 领域，目前人类对于 RNA 分子三维立体结构的认知仍旧处于起步阶段。加州大学欧文分校化学家 Robert Spitale 也曾说过，“我们对大部分RNA的结构几乎一无所知。”
而现在，人们终于在 RNA 三维结构领域取得了突破性进展。
近日，美国斯坦福大学在读博士生 Stephan Eismann 和 Raphael Townshend 在计算机副教授 Ron Dror 的指导下，利用目前先进的神经网络技术，成功开发出了一种全新 RNA 三维结构预测模型——ARES。

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（来源：Science）
与其他传统 AI 算法不同，ARES 的结构框架并不是针对 RNA 结构设计，而是针对原子结构设计的。通过不断调整参数，ARES 可以深入了解 RNA 上每个原子之间的相对位置以及几何排列，进而推算出 RNA 最佳三维几何结构，其准确性远超传统方法。
对于这一研究结果，Eismann 博士表示，“传统 RNA 三维结构预测模型主要针对 RNA 结构设计，这样设计的算法得出的结构更倾向于 AI 训练时所使用的 RNA 结构，由于目前人们对 RNA 三维结构了解并不多，因此这类算法并不准确。而我们更倾向于从原子结构出发，让系统自己去寻找 RNA 的空间结构，因此它能更好地发现我们此前未知的结构。”

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图 | 最新一期 Science 封面
该研究以“Geometric deep learning of RNA structure”为题，发表在最新一期的 Science 杂志上。
RNA：生物医药的未来自 1953 年 DNA 双螺旋结构发现至今的几十年来，生命科学的舞台一直被 DNA 和蛋白质霸占。DNA 负责遗传信息存储，蛋白质负责基因指令执行，而 RNA 不过是中间环节的传递者。
正是基于蛋白质领域的诸多发现，科学家们成功制造出了胰岛素、干扰素以及各种新型抗癌药物等先进的医学成果。同时，通过改造 DNA，科学家门也在基因疗法治疗血友病、遗传学失明以及其他疑难杂症上取得了长足的进步。
然而，人类过去在生物医药领域的征途中，一直忽略了 RNA 分子的存在。虽然，科学家很早就知道 RNA 参与了几乎所有的细胞过程，但是由于 RNA 的结构不如 DNA 稳定，长期以来 RNA 一直被当做配角，笼罩在 DNA 和蛋白质的光芒之下。

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（来源：Pixabay）
当然，生物学家现在已经知道，人类基因组 85%能转录成 RNA，但大部分 RNA 并不会翻译成蛋白质，而是拥有多种多样功能的调节分子，RNA 不仅传递蛋白质合成的遗传信息，也是控制基因活性和调节其他 RNA 功能的重要因素。
而 RNA 药物的出现，颠更是覆了传统药物研发的逻辑思路。从理论上讲，只要知道致病基因的序列，设计与致病序列互补的 RNA，即可从源头控制致病蛋白的翻译表达，以达到治疗疾病的目的。以 RNA 作为靶点，可以极大地丰富了药物靶点的选择，为药物研发带来新的变革。
因此，近年来，越来越多的研究者和商业团体将目光投向了 RNA 疗法。RNA 开始作为治疗药物引领现在生物医药的浪潮，未来有望和抗体、小分子抑制剂一样，成为生物医药领域最闪耀的新星。