Исследование, результаты которого были опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence, осуществлялось с использованием языковой модели UTR-LM. Для обучения модели была использована обширная выборка, включающая несколько сотен тысяч 5'-нетранслируемых областей РНК (5′- UTR). Эти области являются некодирующими последовательностями, расположенными в начале матричной РНК (мРНК) и играющими важную роль в регуляции процесса трансляции.
Благодаря работе с моделью UTR-LM ученым удалось создать коллекцию из 211 новых 5'-UTR, для которых было предсказано значительное увеличение эффективности трансляции. Последовательности были далее синтезированы и протестированы в лабораторных условиях, что позволило выявить, что некоторые из них способствуют увеличению производства белка на 32,5 процента по сравнению с уже используемыми для терапевтических целей последовательностями.
МРНК-вакцины используются для стимуляции иммунного ответа за счет синтеза чужеродных белков в организме. В частности, для вакцин против SARS-CoV-2 используются молекулы мРНК, которые содержат информацию о шиповом S-белке вируса. Это позволяет организму распознать антиген и мобилизовать иммунную систему для борьбы с возможной инфекцией. Внедрение улучшенных 5'-UTR в процесс производства вакцин может значительно повысить их эффективность и способствовать более эффективной борьбе с инфекционными заболеваниями.