GRAPE-LM के साथ आरएनए एप्टामर का एकल-राउंड विकास

बायोमोलेक्यूल्स का निर्देशित विकास एक पुनरावृत्त प्रक्रिया है। हालांकि भाषा मॉडलों में प्रगति ने प्रोटीन विकास को तेज किया है, प्रभावी ढंग से आरएनए का विकास करना अभी भी एक चुनौती है। आरएनए एप्टामर, जिन्हें उनकी बाइंडिंग क्षमताओं के लिए चुना जाता है, इस चुनौती को समझने के लिए एक आदर्श प्रणाली प्रदान करते हैं, फिर भी पारंपरिक एप्टामर खोज अभी भी श्रम-सघन, बहु-राउंड स्क्रीनिंग पर निर्भर करती है। यहाँ हम GRAPE-LM (ग्रैनरेटर ऑफ RNA एप्टामर्स पॉवर्ड बाय एक्टिविटी-गाइडेड इवोल्यूशन एंड लैंग्वेज मॉडल) प्रस्तुत करते हैं, जो आरएनए एप्टामर के एक-राउंड विकास के लिए डिज़ाइन किया गया एक जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क है। GRAPE-LM एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित कंडीशनल ऑटोएन्कोडर को न्यूक्लिक एसिड लैंग्वेज मॉडलों के साथ एकीकृत करता है और इसे सेल के अंदर के वातावरण से प्राप्त CRISPR−Cas-आधारित एप्टामर स्क्रीनिंग डेटा द्वारा निर्देशित किया जाता है। हम GRAPE-LM को तीन विभिन्न लक्ष्यों पर सत्यापित करते हैं: मानव टी सेल रिसेप्टर CD3ε, SARS-CoV-2 स्पाइक प्रोटीन का रिसेप्टर-बाइंडिंग डोमेन, और मानव ऑनकोजेनिक ट्रांस्क्रिप्शन फैक्टर c-Myc (एक अंदरूनी अव्यवस्थित प्रोटीन)। केवल एक दौर के CRISPR−Cas-आधारित स्क्रीनिंग से सूचित GRAPE-LM ने सफलतापूर्वक ऐसे RNA एप्टामर प्राप्त किए जो बहु-राउंड मानव चयन और अनुकूलन द्वारा प्रयुक्त एप्टामर से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।