Czy AI potrafi czytać RNA? 

RNA jest jedną z najbardziej wszechstronnych cząsteczek w biologii. Przenosi informację genetyczną, reguluje ekspresję genów i uczestniczy w wielu kluczowych procesach komórkowych. Dzięki temu stanowi obiecujący cel dla projektowania nowych leków. Mimo to naukowcy nadal nie dysponują wiarygodnymi narzędziami obliczeniowymi, które pozwalałyby przewidywać sposób wiązania małych cząsteczek z RNA.

 Dr hab. Filip Stefaniak z Laboratorium Bioinformatyki i Inżynierii Białka w IIMCB zamierza wypełnić tę lukę. W ramach finansowanego przez Narodowe Centrum Nauki projektu opracuje DeepLeaRNA – narzędzie obliczeniowe służące do przewidywania i wyjaśniania, w jaki sposób małe cząsteczki chemiczne przyłączają się do RNA.

Takie cząsteczki, zwane ligandami, mogą zmieniaćstrukturę i funkcję RNA, co sprawia, że oddziaływania RNA–ligand stanowią obiecujący, lecz wciąż niewystarczająco wykorzystywany kierunek w odkrywaniu nowych leków. Zrozumienie, w jaki sposób i dlaczego określony ligand wiąże się z konkretną cząsteczką RNA – gdzie znajduje się miejsce wiązania oraz jakie cechy strukturalne o tym decydują – jest jednym z kluczowych etapów projektowania związków o potencjalnym znaczeniu biomedycznym i terapeutycznym.

– DeepLeaRNA będzie wykorzystywać zaawansowane metody uczenia maszynowego oraz różnorodne techniki modelowania molekularnego, aby zapewnić zarówno wysoką trafność przewidywań, jak i możliwość ich interpretacji. Pozwoli lepiej zrozumieć mechanizmy molekularnego rozpoznawania między RNA a ligandami – mówi Filip Stefaniak.

Projekt koncentruje się nie tylko na samym przewidywaniu oddziaływań, lecz także na ich wyjaśnianiu. To istotne, ponieważ badaczom nie wystarcza wiedza, że dana cząsteczka może wiązać się z RNA. Równie ważne jest zrozumienie, dlaczego takie wiązanie jest prawdopodobne oraz które cechy obu cząsteczek odpowiadają za tę interakcję. Udostępnienie DeepLeaRNA społeczności naukowej może przyspieszyć badania nad biologią RNA oraz wesprzeć wczesne etapy opracowywania leków ukierunkowanych na RNA.

Dla IIMCB grant oznacza rozwój badań prowadzonych na styku biologii RNA, bioinformatyki, sztucznej inteligencji i medycyny molekularnej. Projekt wpisuje się również w wieloletnie doświadczenie Instytutu w rozwijaniu metod obliczeniowych służących do analizy struktury RNA i jego oddziaływań.

Projekt „Metodologia oparta na danych do przewidywania, wyjaśniania i zrozumienia wiązania RNA z małymi cząsteczkami” (2025/59/B/NZ2/01768)otrzymał 1 458 376 zł dofinansowania w konkursie OPUS 30.