斯微生物與百度等單位跨界發(fā)表Nature重磅文章：人工智能賦能mRNA疫苗和藥物開發(fā)

　　ChatGPT狂飆破壁，AI浪潮再度席卷全球，mRNA技術也在AI的賦能下迎來了蓬勃發(fā)展。

　　2023年 5 月2日，斯微(上海)生物科技股份有限公司(以下簡稱：斯微生物)和百度美國研究院(以下簡稱：百度美研)、俄勒岡州立大學、羅切斯特大學合作在國際頂級學術期刊Nature發(fā)表題為《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》的研究論文。

　　值得一提的是，鑒于這篇論文對生物醫(yī)學的極端重要性，Nature雜志決定在正式排版之前先將預覽版快車道上線 (accelerated article preview)，此前只有極少數(shù) Nature 論文(如AlphaGo和AlphaFold2)獲得了快車道上線。這也是AI應用于mRNA領域的首篇CNS主刊論文，不僅具有引領國內 mRNA 技術趕超世界水平的重要戰(zhàn)略意義，也極大地促進了AI和生命科學領域相互賦能、融合，為縮短新藥研發(fā)的周期、降低新藥研發(fā)的成本，提高醫(yī)療診斷的準確性和效率做出積極貢獻。

　　近年來，人工智能(AI)賦能生物醫(yī)藥領域高質量發(fā)展，加速推進新藥研發(fā)的進程。mRNA疫苗和藥物在疫情中展現(xiàn)了獨特的技術優(yōu)勢，但mRNA疫苗分子非常“脆弱”，穩(wěn)定性低，很容易在細胞內降解，不能持續(xù)編碼抗原。為了解決這個問題，百度美研開發(fā)了專門用于設計優(yōu)化 mRNA 序列的高效AI算法LinearDesign，并邀請斯微生物對此算法進行生物實驗驗證。該算法將自然語言處理領域中的“lattice parsing”概念拓展到計算生物領域，能夠迅速設計出更穩(wěn)定更有效的mRNA序列。

　　圖1. LinearDesign算法用于mRNA序列優(yōu)化設計原理概覽。以編碼新冠病毒spike蛋白的mRNA為例，LinearDesign基于兩個主要目標進行優(yōu)化：提升mRNA序列的密碼子偏好性和提升mRNA分子的穩(wěn)定性。

　　基于LinearDesign的mRNA序列在穩(wěn)定性、蛋白表達和免疫原性等方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法設計的基準序列。計算機模擬表明，使用這種新算法僅需11分鐘就能設計出最優(yōu)的mRNA序列，理論上可以改善候選mRNA疫苗的穩(wěn)定性和蛋白表達。

　　圖2. LinearDesign算法設計的新冠mRNA疫苗的體內外驗證。通過一系列的體外體內實驗驗證發(fā)現(xiàn)，LinearDesign設計的序列相較于其他設計平臺優(yōu)化的序列具有更好的穩(wěn)定性以及蛋白表達量，同時展現(xiàn)出更優(yōu)的體內的抗體滴度以及細胞免疫水平。

　　斯微生物完成了這種高效算法在新冠病毒 mRNA 疫苗分子設計上的生物學驗證。結果顯示，在穩(wěn)定性、蛋白質表達水平以及免疫原性等多個衡量疫苗的重要指標上，通過這種算法設計的新冠疫苗序列優(yōu)于傳統(tǒng)方法設計的基準序列;疫苗序列結合抗體滴度和中和抗體滴度(疫苗保護力最重要的兩個指標)分別是傳統(tǒng)基準序列的128倍和20 倍。除了新冠 mRNA 疫苗之外，該算法也于水痘-帶狀皰疹病毒(varicella-zoster virus, VZV)疫苗管線上進行了驗證，結果表明LinearDesign優(yōu)化后的VZV疫苗mRNA序列展現(xiàn)了更高的穩(wěn)定性以及抗原表達量，同時在小鼠體內引起的免疫反應水平更高。這兩項的實驗驗證充分表明了LinearDesign算法在編碼不同蛋白的mRNA序列設計上的適用性，為傳染病、腫瘤以及罕見病在內的各種 mRNA 疫苗或藥物管線的序列優(yōu)化設計提供更優(yōu)的思路。

　　作為文章的共同通訊作者，斯微生物董事長、CEO李航文博士表示，斯微生物意識到人工智能對于創(chuàng)新藥物和疫苗開發(fā)的重要性，與百度美國研究院基于LinearDesign算法的合作也是作為斯微生物將人工智能算法應用到mRNA疫苗設計中的典型案例。接下來在新的技術平臺以及管線上，斯微生物同樣注重人工智能技術的應用，開發(fā)新型環(huán)狀RNA序列設計算法以及腫瘤新抗原預測人工智能算法，加速mRNA疫苗和藥物的開發(fā)。

　　作為LinearDesign算法的主要發(fā)明人、文章的共同通訊作者，前百度美國研究院杰出科學家、現(xiàn)俄勒岡州立大學教授兼coderna.ai創(chuàng)始人黃亮表示，此次與斯微生物的多學科合作涉及了人工智能、計算語言學、計算生物學、分子生物學、合成生物學、免疫學等多個學科，其中斯微生物對LinearDesign算法的生物學驗證意義非常重大，是這篇文章能成功登上 Nature 的最重要因素。此項合作的意義不僅限于mRNA疫苗，而是對于整個mRNA醫(yī)療的發(fā)展有極大的推動作用。后續(xù)更加期待與斯微生物一起在人工智能算法上有更深入的突破，尤其是環(huán)狀 RNA 序列設計和 mRNA藥物的開發(fā)。

　　參考資料

　　Nature文章：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06127-z