Neues AI-Tool beschleunigt mRNA-Therapien für Viren, Krebs und Erkrankungen.

Ein neues künstliches Intelligenz-Modell namens RiboNN kann die Entwicklung von mRNA-basierten Therapien beschleunigen, indem es vorhersagt, wie effizient bestimmte mRNA-Sequenzen Proteine produzieren. Das Projekt entstand durch eine Zusammenarbeit zwischen der University of Texas at Austin und Sanofi und wurde in einer der beiden Papers in der Fachzeitschrift Nature Biotechnology veröffentlicht. Die Forscher untersuchten, wie Zellen unterschiedliche mRNA-Sequenzen in Proteine umsetzen, und stellten fest, dass kleine Unterschiede in der Sequenz den Proteinspiegel stark beeinflussen. RiboNN ist etwa doppelt so genau wie frühere Methoden in der Vorhersage der Übersetzungseffizienz in über 140 menschlichen und murinen Zelltypen. Dies ermöglicht es Wissenschaftlern, gezielt mRNA-Strukturen zu entwerfen, die in spezifischen Zelltypen wie Leber oder Lunge optimale Proteinsynthese erzeugen. Das Modell könnte künftig die Entwicklung von Impfstoffen gegen Viren, Krebs und genetische Erkrankungen vereinfachen, da es die Notwendigkeit von zeitaufwendigen Versuchen reduziert. Die Forscher sammelten zunächst eine umfangreiche Datenbank namens RiboBase, indem sie über 10.000 Experimente analysierten, und nutzten diese, um das KI-Modell zu trainieren. Das Projekt begann vor sechs Jahren mit der Frage, ob Zellen die Produktion bestimmter mRNA koordinieren, und führte schließlich zu einer bahnbrechenden Methode, die die Effektivität von Therapien verbessern könnte. Die Entwicklung von RiboNN wird von der medizinischen Forschung als bedeutender Schritt angesehen, da sie die gezielte Optimierung von mRNA-Therapien ermöglicht. Experten aus der Branche betonen, dass solche Tools die Zukunft der personalisierten Medizin prägen könnten. Sanofi, ein führender Pharmakonzern, und die University of Texas at Austin sind mit der Arbeit an RiboNN eng verbunden. Die Forscher hoffen, dass künftig gezieltere Therapien für verschiedene Organe oder Zelltypen entwickelt werden können.