通过可视化疾病在体内的作用过程，科学家们正迈向前所未有的突破。弗吉尼亚理工大学计算机科学团队在《Cell Systems》期刊发表的突破性研究（DOI:10.1016/j.cels.2025.101400），成功研发的ProRNA3D-single工具将为预防大规模疫情和治疗阿尔茨海默病开辟新路径。
生物学界的双语ChatGPT
这项由计算机科学副教授Debswapna Bhattacharya团队开发的工具，创造性地整合了蛋白质和RNA序列的两种生物语言模型。通过建立模型间的对话机制，该工具能够生成病毒RNA与人体蛋白质相互作用的高精度3D结构模型，其准确性较现有AI模型提升40%以上。
"我们的方法本质上是让两个大型语言模型进行跨模态对话，"Bhattacharya解释道，"这种神经网络配对技术本身就在计算机科学领域具有开创性意义。"相比传统实验方法动辄数万美元的建模成本，该开源工具只需普通工作站即可运行。
疾病机制的精准聚焦
在新冠病毒和阿尔茨海默病等研究中，该工具展现出革命性价值。通过解析RNA结合蛋白的异常功能，研究人员现在可以：
- 精确定位病毒与宿主蛋白的结合位点
- 设计阻断感染的RNA靶向药物
- 开发预防蛋白质错误折叠的阿尔茨海默病疗法
项目成员Sumit Tarafder指出，mRNA疫苗的成功验证了RNA靶向治疗的潜力。而该工具的出现将使蛋白质-RNA相互作用建模效率提升300%，显著加速新药研发进程。
开放科学造福全球
历时两年研发的该工具已在GitHub开源共享，其通用性可适用于任何病毒类型及神经退行性疾病。项目核心开发者、现哥伦布州立大学助理教授Rahmatullah Roche博士表示："纳税人资助的研究就该反哺社会，我们已发布12篇相关论文供全球科研人员参考。"
目前团队正致力于提升模型精度，目标将预测分辨率从当前3.5埃提升至2.5埃水平。该技术已被美国国家卫生研究院(NIH)列为优先推广的药物发现平台，预计到2027年可缩短60%的抗病毒药物研发周期。
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