mRNA疫苗和疗法已成为应对传染性疾病、肿瘤的有效工具。如何设计高效稳定的mRNA是关键问题，需要同时考虑到非翻译区（UTR）和编码区(CDS)。之前的研究方法往往只考虑到UTR或CDS一方面，而没有同时关注翻译起始和延伸效率。近日，百度PaddleHelix在之前LinearDesign的基础上提出了LinearDesign2的新设计算法。
该算法基于人工神经网络，首先利用之前开发的LinearDesign方法对CDS进行优化，提高密码子适应指数，降低最低自由能。进一步固定CDS优化5'-UTR区域，通过引入随机突变，利用进化算法筛选出预测延伸效率最高的UTR序列。在获得UTR序列，迭代优化CDS序列，通过引入同义突变结合进化算法，综合考虑序列的密码子适应度，自由能和翻译起始效率。最终获得符合预期的mRNA序列。
研究者利用该算法对SARS-CoV-2刺突蛋白，VZV糖蛋白抗原进行了mRNA疫苗设计，预测翻译效率都得到了明显提升。研究者进一步在GFP的案例上证实了预测翻译效率与真实实验测得效率的一致性，LinearDesign2提供的mRNA版本远优于现有其他方法。
总的来说，LinearDesign2为mRNA疫苗理性设计提供了一个强有力的工具。
来源：病毒学界
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