Прогнозування деградації мРНК для підвищення стабільності вакцини
Дата публікації: 14.04.2023
Ключові слова: вакцина, прогнозування, мРНК, деградація
Матрична рибонуклеїнова кислота (мРНК) як терапевтичний ад’ювант набирає обертів завдяки своїй здатності швидко вироблятися та багатообіцяючим результатам. Вакцини на основі мРНК, наприклад, зіграли вирішальну роль у боротьбі з COVID-19 у багатьох частинах світу.
Однак терапевтичні засоби на основі мРНК можуть зіткнутися з проблемами через їх термічну нестабільність, що робить їх чутливими до хімічної деградації . У результаті мРНК-вакцини вимагають суворих умов для виробництва, зберігання та доставки по всьому світу. Щоб зробити мРНК-вакцини більш доступними, важливо зрозуміти та покращити їх стабільність.
Доктор Цин Сун, професор кафедри хімічної інженерії Арті Макферріна в Техаському університеті A&M, і команда аспірантів створили ефективну архітектуру моделі, яку можна інтерпретувати, використовуючи методи глибокого навчання, які можуть передбачати деградацію РНК точніше, ніж попередні найкращі методи, як-от моделі Degscore, алгоритми згортання РНК та інші моделі машинного навчання.
Їхню модель перевірили, щоб продемонструвати її ефективність, і результати нещодавно опублікували в «Briefings in Bioinformatics».
«Притаманна мРНК термічна нестабільність перешкоджає розповсюдженню мРНК-вакцин у всьому світі через поточний гідроліз, реакцію хімічної деградації», — відмітила Сун. «З цієї причини наше дослідження спрямоване на те, щоб зрозуміти та передбачити деградацію мРНК».
Для боротьби з цією проблемою Сун та її команда звернулися до методів глибокого навчання, у рамках яких вони розробили RNAdegformer — модель, засновану на глибокому навчанні, що працює на основі штучних нейронних мереж.
Команда працювала з Ріджу Дасом, доцентом біохімії Стенфордського університету, чиї високоякісні дані про деградацію мРНК послужили відправною точкою для цього дослідження.
Завдяки нашим дослідженням ми сподіваємося, що зможемо розробити більш стабільні мРНК-вакцини, використовуючи нашу модель, щоб забезпечити більшу справедливість і більш широке використання мРНК-терапевтичних засобів,
— зауважила Сун.
ДЖЕРЕЛО: https://medicalxpress.com/
