RNA（核糖核酸），作为 DNA 的分子“表亲”，因作为世界上首批新冠疫苗的基础而备受瞩目。该技术背后的两位关键开发者因其努力于 2023 年获得诺贝尔奖。
如今，其中一位诺贝尔奖获得者——宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的德鲁·魏斯曼博士——旨在将 RNA 研究推向新的高度。他正在帮助建立一个新的 RNA 研究中心，该中心将利用人工智能帮助培训该领域的新手科学家，指导他们的实验，并将实验结果反馈回算法，形成一个反馈回路。
这个由美国国家科学基金会资助、名为“人工智能驱动的 RNA 铸造厂（AIRFoundry）”的中心，旨在加速 RNA 领域的创新，推动医学和许多其他科学学科的进步。
《生命科学》杂志与魏斯曼博士和 AIRFoundry 的主任戴延·李进行了交流，探讨了这个新的研究中心以及 RNA 在整个科学领域的未来。李也是一家名为 InfiniFluidics 的初创公司的联合创始人，该公司与铸造厂合作开发将 RNA 递送到细胞中的载体，称为脂质纳米颗粒（LNPs）。
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尼科莱塔·拉内斯：我们的读者熟悉信使 RNA（mRNA）疫苗——您对 RNA 的未来在医疗应用方面还有哪些设想？
**德鲁·魏斯曼博士：首先，生物铸造厂的目的不仅仅是医疗治疗。它是要让 RNA 能应用于许多其他类型的科学……从教导细菌如何分解石油或塑料，到教导植物如何避免真菌感染——所有这些都不属于美国国立卫生研究院（NIH）通常的医疗治疗范畴。
从医学角度来看，我们和其他人正在研究的是基于 RNA 的基因疗法。致力于医疗治疗，即使用 RNA 来治疗心脏病发作、中风、关节炎或皮肤病，治疗自身免疫性疾病。除了疫苗，RNA 可能有数千种潜在的治疗用途。
NL：您使用的那个比喻很有趣——用 RNA 来“教导”一个生物体做某事。您能解释一下 RNA 在细胞中实际在做什么吗？
DW： 对我来说，RNA 是中间人……我们的 DNA 编码了每一种蛋白质，使我们的细胞和身体的每一项功能得以维持。所以 DNA 是保存每一个代码的图书馆。当你想从其中一个代码制造蛋白质时，就会用到 mRNA。细胞制造一个 RNA，复制特定蛋白质的（DNA）代码；这个 mRNA 然后移动到一个被称为核糖体的机器，核糖体读取代码并根据该代码制造蛋白质。
RNA（新冠）疫苗所做的是为新冠病毒的刺突蛋白提供代码。然后身体将其识别为外来蛋白质，并产生免疫反应，使身体在遇到病毒时做好对抗准备。但 RNA 也可以编码基因编辑机制，可以制造能够改变我们染色体、基因组中突变的蛋白质。或者它可以制造因基因突变而缺失的蛋白质，也可以制造治疗炎症、治疗心脏病发作等各种不同疾病的治疗性蛋白质。
任何你能想象到的蛋白质，它都能传递。
NL：您能解释一下您如何使用人工智能在 RNA 以及将 RNA 导入细胞的输送系统方面进行创新吗？
戴延·李： 人工智能在这里有多个作用。我们想象希望在 20 年后，RNA 能成为每个从事科学研究的人的工具……但现在，对于那些没有积极从事 RNA 研究的人来说，很难进入这个领域。
所以人工智能会引导用户。“这是您想要学习的文献，这些是您想要进行的实验。这些可能是您想要开始实验的 RNA 或输送载体。”它不仅提供材料，还引导用户，增强人类的专业知识……一旦实验完成，它们会反馈给人工智能，并将结果提供给它，以便人工智能学习并做出下一个预测、下一个建议等等。
NL：所以人工智能在某种程度上几乎是一个工具和一个合作者？
DL： 是的，绝对是。
NL：就目前可提供给人工智能的 RNA 数据而言，是否存在研究特别充分的领域和仍有差距的领域？
DL： 如果我没弄错的话，关于我们最有优势产生影响的领域，德鲁的很多数据是关于动物的，所以我们非常感兴趣进入的一个领域是动物健康。例如牲畜的疫苗。
DW： 我可以给您举个例子：您可能听说过一直在传播的禽流感，现在已经出现在牛身上。我们一直在努力研制疫苗来为牛和鸡接种。我们用我们通常的技术制造了牛的疫苗，给牛接种后效果很好。[编辑注：这种疫苗仍处于实验阶段，尚未投入使用。]
我们在鸡身上尝试了，但没有反应。所以我们回过头来推测，“好吧，也许我们需要改变所有的（RNA）结构。”我们只是通过阅读文献和猜测来做这件事。
希望在未来，人工智能会说，“鸡的编码序列与哺乳动物或人类的非常不同——您为什么不试试这些？”所以，而不是我们必须制作 50 个 RNA 才能找到一两个有效的，人工智能可能会给我们五个。[这个想法是让人工智能缩小哪些 RNA 序列最有可能在手头的任务中成功，减少科学家实际制作和测试许多不同选项的需要。]
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NL：您能给出未来五年内您正在努力的路线图，然后是更长期的？
DW： 所以我们不是从零开始。我们已经运营了一个 RNA 核心大约 20 年了……生物铸造厂的重点是现在将人工智能纳入其中。
我们有了一个优势——我们有 mRNA 生产，我们有 LNP 生产。我猜测，人工智能完全整合需要 6 个月到 2 年的时间。从那时起，就是人工智能学习和扩展它能做的事情。
DL： 我认为在一到两年内，我们将拥有与我们互动的第一个版本的人工智能——首先主要是内部研究人员，因为我们希望在向外部用户开放时它是一个强大的系统。
NL：随着这帮助科学家扩大 RNA 的用途，您预计会出现任何安全或监管问题吗？
DW： 最大的问题——我们已经处理这个问题很长时间了——是功能获得。这是指您为潜在的病原体添加新的活动或功能。NIH 有非常严格的规则来控制功能获得研究，所以人工智能将被训练来识别这一点。这是极其关键的事情之一。
除此之外，监管（角度）实际上是一个非常大的主题，因为您谈论的领域非常多，而且涉及美国和其他政府的许多不同元素。所以它会涉及到。
NL：那么听起来您可以将监管指南纳入人工智能本身吗？
DL： 绝对可以。据我了解，这周围有多层保护……所以希望通过这些不同的标记系统层，您能够排除在环境、动物或其他生物体中可能存在问题的东西。
NL：关于 AIRFoundry，您还有其他想要强调的吗？
DW： 我只想提一下，这个生物铸造厂是一个美国的机构，但将为全世界服务。
RNA 研究所还参与了在低收入和中等收入国家开展……RNA 研究开发和全面生产，使这项技术成为全球可用的民主化技术。生物铸造厂将通过从世界各地的实验室招揽人员，将他们带到宾夕法尼亚大学并进行培训——如何制造 RNA，如何制造 LNPs，如何设计疫苗，如何设计治疗性蛋白质或其他蛋白质输送。
DL： NSF 在教育、培训和推广方面投入了大量精力，这将是我们生物铸造厂的一个重要组成部分，接触那些没有接触过这项技术的社区。最后，作为一名教育工作者，我认为生物铸造厂最重要的产品——我的意思是，将会有知识，将会有使用我们在人工智能中制作的高质量产品的人。但（最重要的产品）将是我们培养的学者。这将是在人工智能、RNA 和脂质纳米颗粒方面接受过培训的新一批科学家。
他们将成为该领域的领导者。我认为这将是真正使我们与其他可能试图做类似事情的实体区分开来的地方。
