Ранее эта платформа помогала в разработке вакцин от коронавируса.
Исследователи из Техасского и Стэнфордского университетов разработали прогностическую модель для сохранения стабильности мРНК-вакцин, сообщает научный журнал Briefings in Bioinformatics.
Популярность метода состоит в его широкой применяемости в том числе при разработке вакцин от коронавируса. В то же время ранее его главным недостатком была нестойкость к температурной среде, отчего возникали дополнительные сложности при доставке прививки в отдаленные регионы планеты.
Разработанная же модель RNAdegformer состоит на глубоком обучении (deep learning) искусственного интеллекта, чтобы он мог самостоятельно извлекать важные данные и использовал их для прогнозирования устойчивости вакцины на уровне нуклеотидов. Для этого используется алгоритм обработки последовательности РНК при помощи двух самых популярных методов глубокого обучения на основе биофизических особенностей вторичной структуры РНК и вероятности деградации оснований.
В результате эксперименты показали высокую эффективность RNAdegformer, и ученые полагают что она их работа станет руководством для больших компаний-производителей мРНК-вакцин.