RNA，作为DNA的分子表亲，被推到了聚光灯下，成为世界上首个新冠疫苗的基础。两位开发该技术的关键人物获得了一个奖项诺贝尔奖以表彰他们的努力在2023年。
现在，其中一位诺贝尔奖得主——德鲁·威斯曼博士宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的——旨在将RNA研究推向新的高度。他正在帮助启动一个新的RNA研究中心，该中心将使用人工智能为了帮助培训刚进入该领域的科学家，指导他们的实验，并将他们的结果重新加入算法中，从而创建一个反馈循环。
称为人工智能驱动的RNA工场(AIRFoundry)，这是一个由国家科学基金会资助的中心，旨在加速RNA领域的创新，推动医学和其他许多科学学科的进步。
《生活科学》采访了魏斯曼和李大妍，关于新的研究中心和RNA在科学领域的未来，AIRFoundry的主任李也是该组织的联合创始人之一。InfiniFluidics一家初创公司与晶圆厂合作开发运送RNA进入细胞的容器，称为脂质纳米颗粒（LNP）。
尼科莱塔·拉内塞：我们的读者对信使RNA（mRNA）疫苗已经很熟悉了——您还为RNA的未来医学应用构想出了哪些其他的可能性？
德鲁·维斯曼博士：首先，生物工厂的目的不仅仅是为了医学治疗。它的目标是使RNA可供多种类型的科学研究使用……从教导细菌如何消化油或塑料，到教导植物如何避免真菌感染——所有那些不符合美国国立卫生研究院（NIH）常规医学治疗范畴的事物。
从医学角度来看，我们和其他人正在研究的是基因疗法使用RNA。从事医学治疗研究，所以利用RNA来治疗心脏病、中风、关节炎或皮肤病，以及自身免疫性疾病。RNA可能有数千种潜在的治疗方法，而不仅仅是疫苗。
你用的那个比喻很有趣——使用RNA来“教导”一个生物体做某件事。你能解释一下RNA在细胞中实际上是在做什么吗？
DW:RNA对我来说是中间人。……我们的DNA编码了每一种蛋白质，从而实现维持细胞和机体生命所需的每一项功能。所以，DNA就像是一个包含所有代码的图书馆。当需要从这些代码中制造某种蛋白质时就会用到mRNA。然后，细胞会生成一个复制特定蛋白质的DNA代码的RNA；这个mRNA随后会移动到被称为核糖体的机器上，在那里读取该代码并根据此代码制造蛋白质。
RNA（新冠）疫苗的作用是提供编码指令来生成新型冠状病毒的刺突蛋白然后身体会将这种蛋白质识别为外来物质，并作出免疫反应，以便在再次遇到病毒时能够抵抗它。但是，RNA也可以编码基因编辑工具，使其能够制造改变我们染色体或基因组中突变的蛋白质；或者它可以制造由于基因突变而缺失的蛋白质，或者可以制造治疗性蛋白质以治疗炎症用于治疗心脏病发作，用于治疗各种不同的事情。
任何你能想象的蛋白质，它都能输送。
你能解释一下你是如何使用人工智能来创新RNA及其递送系统以将RNA输送到细胞内的吗？
李大延：在这里，AI具有多种角色。 我们设想希望RNA成为每一位从事科学研究的人的工具……在二十年后，它将成为一种常见的工具。但目前对于那些没有积极从事RNA研究的人来说，进入这个领域非常困难。
所以AI将会引导用户。“这是你想学习的文献，这些是你想进行的实验。这些都是你可能想要开始实验的RNA或递送载体。”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，他们会回到AI那里并输入结果，这样AI就能学习并做出下一步预测、建议等等。
所以AI几乎是一个工具和一个合作者，可以说是吗？
DL:是的，绝对如此。
在目前可用于喂给AI的RNA数据方面，有哪些领域已经研究得比较充分，哪些领域仍然存在空白？
DL:就我们最有能力影响的领域而言，据我所知，Drew的数据主要涉及动物，因此我们非常感兴趣的一个领域是动物健康。例如，家畜疫苗。
DW:我可以给你举个例子：你可能听说过正在传播的禽流感并且现在在牛身上进行。我们一直在研究疫苗，用于给牛和鸡接种疫苗。我们使用常规技术制造了牛用疫苗，并对牛进行了免疫测试，效果非常好。编者按：此种疫苗是仍处于试验阶段尚未使用。]
我们在鸟类身上尝试过那个实验但没有得到任何反应。所以我们回去理论化，“也许我们需要改变所有的[RNA]结构。”我们只是基于阅读文献和猜测进行的改动。
希望将来，AI会说，“鸡的编码序列与哺乳动物或人类的非常不同——为什么不试试这些？”所以，不再需要我们制作50种RNA来找到一两种有效的，AI可能会给我们提供五种。这个想法是让人工智能缩小哪些RNA序列最有可能成功完成任务的范围，减少科学家需要物理上制作和测试许多不同选项的需求。]
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你能给出你未来五年以及更长期的工作计划路线图吗？
DW:所以我们不是从零开始。我们一直在运行一个RNA核心大约20年来。……生物工厂的目的现在是将人工智能融入其中。
我们占了优势——我们有mRNA的生产，也有LNP的生产。我的猜测是，大约六到两年的时间，AI就能完全整合进来。从那时起，就是AI学习和扩展它可以做的事情了。
DL:我认为在一到两年内，我们将会有第一个与之互动的AI版本——最初主要是内部研究人员[进行使用]，因为我们希望在向外部用户开放之前，它能成为一个稳定可靠的系统。
随着这有助于科学家扩大RNA的应用范围，您是否预期会出现任何安全或监管方面的问题？
DW:最大的问题——而且我们已经为此困扰了很长一段时间——是功能获得性变异那就是你在潜在的病原体上添加新的活动或功能的地方。美国国立卫生研究院（NIH）对增效功能研究有非常严格的规定，所以AI将被训练来识别这一点。这是极其重要的一件事。
除此之外，监管方面确实是一个巨大的主题，因为涉及到许多不同的领域和美国及其他政府的多个层面。所以这将会是非常复杂的。
听起来你可以将监管指南纳入AI本身？
DL:当然。根据我的理解，这周围有多层保护措施……所以希望借助这些不同的标记系统层次，你能够剔除环境中、动物中或其他生物体中可能存在的问题。
关于AIRFoundry，您还想强调其他方面吗？
DW:我只想提到，生物制造工厂是一个基于美国的机构，将为全世界提供服务。
无具体内容可翻译。 TheRNA研究所也参与了在全球低收入和中等收入国家开发……的RNA研究和发展以及全面生产，使这项技术民主化，使其面向全世界可用。生物工厂将通过从世界各地的研究实验室招募人员，将其带到宾夕法尼亚大学进行培训来帮助实现这一目标——如何制造RNA，如何制造LNP，如何设计疫苗，如何设计治疗性蛋白质或其他蛋白质输送方式。
DL:NSF在教育、培训和普及方面投入了大量的精力，而这将是我们的生物工厂的一个重要组成部分，我们将向那些无法接触这项技术的社区进行推广。最终，作为一名教育工作者，我认为生物工厂最重要的产出——不仅仅是知识本身，也不仅仅是使用我们将在AI中制造的高质量产品的人们——而是我们培养出来的学者。这将是一批新的科学家群体，他们接受了人工智能、RNA和脂质纳米颗粒方面的培训。
他们将成为该领域的领导者。我认为这将是真正使我们区别于其他可能试图做类似事情的实体的地方。
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