京都大学iPS細胞研究所などの研究グループは、人工知能を使って目的の機能と構造をもつ人工RNAを簡単に設計できる世界初のモデル「RfamGen」を開発しました。
RfamGenは、変分オートエンコーダ（VAE）と共分散モデルを組み合わせたモデルで、RNAの配列と二次構造の情報からその機能や構造を学習することができます。
研究グループは、RfamGenを使って特定の機能と構造を持つRNA群の特徴を学習し、人工配列を生成しました。
コンピューター上の解析と生化学実験の結果、RfamGenによって生成されたRNA配列は学習したRNA群と相同な構造と機能をもつことが確認されました。
また、RfamGenによる生成配列のRNAを大規模に合成して網羅的にその活性を検証したところ、生成配列のRNAは天然のRNAよりも高い活性を示す傾向もみられました。
RfamGenの学習結果を調べたところ、入力データのRNA群の二次構造や機能性のモチーフなどのバリエーションを、入力データの特徴の分布として効果的に集約していました。
これによって、研究者が利用したいRNAの特徴をカスタマイズして配列を生成することが容易になります。
つまり、RfamGenによって人工知能支援型のRNA設計が可能となります。
従来のRNA設計と比較して開発コスト削減と高速化が実現することから、核酸医薬や遺伝子治療などのRNA創薬の研究開発に貢献することが期待されます。
