AI模型精准预测RNA三维结构，表现媲美“阿尔法折叠3” 🧬
美国弗吉尼亚理工大学团队开发出AI模型 “RNAbpFlow” ，在RNA结构预测任务中表现可媲美谷歌DeepMind的“阿尔法折叠3”，且无需依赖海量进化序列数据库。相关研究发表于 《自然·方法》 。

🎯 性能如何？
国际通用基准盲测中，RNAbpFlow成功预测了14个RNA目标中的12个正确结构，而“阿尔法折叠3”仅预测了8个。更重要的是，RNAbpFlow无需依赖大规模进化序列数据库，仅利用RNA序列及碱基配对信息即可完成预测。

🔬 技术原理
RNAbpFlow采用生成式AI领域广泛应用的流匹配技术，从完全随机的噪声出发，在碱基配对信息引导下逐步折叠形成正确构象，并可一次生成多个不同结构，更好地反映RNA分子的动态变化。

💊 对药物研发的意义
快速准确的RNA结构预测，有望加速RNA靶向药物研发。目前治疗脊髓性肌萎缩症的药物risdiplam，正是通过靶向RNA特定折叠结构起效的。该技术或将为亨廷顿病、渐冻症、癌症、病毒感染等疾病带来突破性疗法。

团队已利用该方法预测了新冠病毒基因组中的一个保守RNA结构元件及实验室构建核酶等分子的结构。

对于尺寸更大、结构更复杂的RNA，现有依赖进化信息的预测平台仍具优势；RNAbpFlow则在数据稀缺的复杂场景中表现更为突出。研究团队正开发升级版本，并计划参加今年夏季的CASP国际结构预测竞赛。

免责声明：本文仅为健康科普，不构成诊疗建议。

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