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德克萨斯大学奥斯汀分校与赛诺菲公司联合开发了创新型人工智能模型 RiboNN，该模型能够精准预测特定 mRNA 序列在不同细胞类型中产生蛋白质的效率。这一突破性技术将大幅加速下一代 mRNA 药物和疫苗的研发进程。
mRNA 作为生物体内传递蛋白质合成指令的关键分子，在医学领域具有重要应用价值。它被视为对抗病毒、癌症和遗传疾病的关键技术。然而，开发有效的 mRNA 疗法一直面临重大挑战：如何确保治疗性 mRNA 在患者体内产生足够的蛋白质来对抗疾病。
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RiboNN 模型的创新之处在于其能够准确预测哪些 mRNA 序列将产生最高量的蛋白质，或更好地靶向特定器官如心脏或肝脏。这一技术突破将显著减少药物开发过程中的试错实验，为设计基于 mRNA 的新疗法提供科学依据。研究团队已在《自然生物技术》杂志上发表了两篇相关论文，详细阐述了该模型的开发和应用前景。
这项学术界与工业界的合作成果，不仅展示了人工智能在生物医学领域的巨大潜力，更为未来 mRNA 疗法的快速发展奠定了坚实基础。随着 RiboNN 模型的推广应用，我们有望看到更多精准、高效的 mRNA 药物问世，为人类健康带来革命性突破。
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