AI+生物，深圳大学 实现RNA适配体高效进化，一轮搞定 化学抗体

来自 实验室仪器网

近日，深圳大学人工智能学院张军助理教授联合天津大学、中科院深圳先进院团队，在国际顶级期刊《Nature Biotechnology》发表重要成果，创新性提出GRAPE-LM生成式AI框架，首次实现RNA适配体的一轮式高效进化，深圳大学为第一完成单位。

RNA适配体被誉为“化学抗体”，在疾病诊断、靶向治疗、生物传感等领域应用价值极高。但传统指数富集筛选技术需多轮人工操作，耗时数周至数月，且多在体外溶液中开展，难以还原细胞内真实环境，实际应用效果受限。

现有胞内筛选虽更贴近生理环境，能提升分子相关性与特异性，但受转染效率、细胞摄取量限制，文库规模与筛选通量存在明显瓶颈，大量高活性序列易被遗漏。针对这一难题，团队将AI“数字进化”与细胞内筛选结合，破解通量与效率双重局限。

团队研发的GRAPE-LM框架，融合核酸语言模型与条件自编码器，以单轮CRISmers胞内筛选数据为活性指导，仅通过一次实验，就能高效进化出性能优于传统多轮筛选的RNA适配体。该方法把长达数月的流程压缩至单次试验，大幅简化研发周期、降低成本。

更关键的是，AI生成能力突破传统文库容量限制，可从有限实验数据中挖掘出更优候选分子，弥补胞内筛选通量不足的短板，从源头提升适配体活性与特异性。这项成果打通“AI+合成生物学+生物医药”链条，为快速开发面向重大疾病靶点的高亲和力RNA药物、精准诊断试剂、高性能生物传感器提供全新技术路径。

该研究不仅是RNA适配体研发范式的革新，更展现出AI在生命科学与精准医疗领域的强大赋能作用，有望加速新型核酸药物与诊断工具的落地进程，推动我国在RNA therapeutics领域实现前沿领跑与自主创新。

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