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新語言模型學會讀取“另類文本”

發布時間：2024-04-15 00:00:00來源：青島市科學技術局點擊：0 返回列表

科技日報北京4月8日電（記者張夢然）最新發表在《自然·機器智能》上的一篇論文中，美國普林斯頓大學研究人員詳細介紹了一種語言模型，該模型可追蹤部分基因組序列并優化這些序列，利用其語義表示能力來設計更有效的信使RNA（mRNA）疫苗。

新模型的代碼包含所有生命功能的指令。基因組中每個序列都遵循復雜的語法和句法，這些結構產生了意義。正如改變幾個單詞可從根本上改變句子含義，生物序列的微小變化也可使序列編碼產生巨大差異。

科學家將遺傳信息的流動總結為“生物學中心法則”：信息從DNA轉移到RNA再到蛋白質，蛋白質創造活細胞的結構和功能。mRNA在最后一步（稱為翻譯）將信息轉化為蛋白質。mRNA只有一部分包含蛋白質代碼，其余部分不進行翻譯，但控制翻譯過程的重要方面。

控制蛋白質生產效率是mRNA疫苗發揮作用的關鍵機制。在對少數物種進行模型訓練后，研究人員生成了數百個新的優化序列，并通過實驗驗證了這些結果。最佳序列的性能優于疫苗開發的多個領先基準，其中蛋白質生產的整體效率提高了33%。

研究團隊使用經過訓練的模型創建了包含211個新序列的庫，每個都針對所需功能進行了優化，提高了翻譯效率。這些蛋白質，如新冠疫苗靶向的刺突蛋白，可驅動針對傳染病的免疫反應。

新模型是第一個專注于mRNA非翻譯區域的語言模型。研究人員表示，即使是少量提高蛋白質生產效率，也會對新興療法產生重大推動作用。經過對來自少數物種的mRNA的訓練，它能解碼核苷酸序列并揭示有關基因調控的新知識。而基因調控是生命最基本的功能之一，是找到疾病和紊亂根源的關鍵。

【總編輯圈點】

我們喜歡問語言模型一大堆奇奇怪怪問題，把它當成生活和工作的助手。然而，語言模型還能在制造疫苗中大顯身手。因為，在生物世界，同樣有信息流動，同樣有語言和語法。mRNA被稱為信使RNA，指導蛋白質合成。不過，它只有一部分包含蛋白質代碼，還有一部分則不翻譯。語言模型就瞄準了這些未翻譯的部分，經過訓練，提高了蛋白質生產的效率，有助于研發更好的mRNA疫苗。機器智能與生物智能結合，創造出了更有意思的產品。

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