诺奖团队开发跨模态AI模型，突破RNA数据瓶颈

2026年8月，伴随默沙东与莫德纳联合开发的个体化mRNA癌症疫苗在Ⅲ期临床取得突破，奥泊生科在RNA人工智能设计领域亦传来捷报。由清华大学博士、复旦大学副研究员徐罡领衔的技术团队，成功推出基于跨模态迁移算法的RNA模型ProtRNA与ProtmRNA，为数据稀缺的核酸药物研发开辟新路径。 针对RNA高质量结构数据匮乏的瓶颈，团队突破传统单模态局限，将已在蛋白质领域验证的成熟AI知识迁移至RNA序列。2025年发表于Cell Systems的ProtRNA模型，仅以原模型八分之一的参数与六分之一的训练数据，便实现优于行业标杆的结构预测精度。2026年，团队进一步迭代推出专注mRNA密码子优化的ProtmRNA模型，显著提升序列稳定性与异源表达预测准确率，有效降低实验试错成本。 该技术的产业化依托于奥泊生科独特的干湿闭环研发体系。在公司CEO马剑鹏及多位顶尖科学家的协同下，计算端生成的候选序列经内部湿实验快速验证，失败数据实时反哺算法迭代。这一模式有效弥合了AI预测与真实成药性之间的鸿沟。随着跨模态迁移框架的成熟，奥泊生科正将AI能力从抗体研发向mRNA疫苗、基因治疗等前沿领域拓展，有望大幅缩短核酸药物开发周期，为下一代精准医疗提供底层技术支撑。