RNAFlow: Design de Estrutura e Sequência de RNA via Correspondência de Fluxo Baseada em Dobramento Inverso

A crescente importância da engenharia de RNA em diversas aplicações biológicas despertou interesse no desenvolvimento de métodos de IA para o design de RNA baseado em estrutura. Embora modelos de difusão tenham se destacado no design de proteínas, adaptá-los para RNA apresenta novos desafios devido à flexibilidade conformacional do RNA e ao custo computacional de ajustar modelos de previsão de estrutura de grande porte. Para isso, propomos o RNAFlow, um modelo de correspondência de fluxo para design de sequência-estrutura de RNA condicionado por proteínas. Sua rede de desnoising integra um modelo de dobramento inverso de RNA e uma rede RosettaFold2NA pré-treinada para geração de sequências e estruturas de RNA. A integração do dobramento inverso no processo de desnoising de estrutura nos permite simplificar o treinamento fixando a rede de previsão de estrutura. Além disso, aprimoramos o modelo de dobramento inverso condicionando-o em conjuntos conformacionais inferidos para modelar conformações dinâmicas de RNA. A avaliação de tarefas de geração de estrutura e sequência de RNA condicionado a proteínas demonstra a vantagem do RNAFlow em relação aos métodos existentes de design de RNA.