近年来，RNA分子的多样性和功能性使其成为生物技术领域不可忽视的关键元素。RNA不仅承担遗传信息的传递，还在调控基因表达、细胞信号传导及疾病治疗等多个方面发挥着核心作用。与此同时，随着合成生物学和生物医药的蓬勃发展，对精准、高效设计功能性RNA分子的需求日趋迫切。传统基于热力学模型的设计方法在处理RNA的序列、二级结构与功能之间复杂关系时显得力不从心，耗时长且准确率有限。为此，科学家们开始利用深度学习中的生成式与预测式神经网络，探索一条结合机器智能与分子生物学的新型路径，极大地提升RNA分子设计的效率和准确性。 预测式神经网络致力于从已知的RNA序列及其对应功能中学习，建立起序列结构与功能的映射关系。
这种模型接受包括单链序列和其二级结构信息的输入，经过多层卷积神经网络提取特征后，输出RNA的功能预测，如翻译效率、开关活性等多维度指标。核心突破在于模型并不依赖于经典热力学假设，而是通过数据驱动方式自动抽取功能相关的结构和序列模式，能精准且泛化地预测多类RNA功能。这种方法尤其适合处理高度异质且复杂的RNA系统，如toehold开关、5'非翻译区(UTR)、CRISPR导向RNA等。 生成式神经网络则通过对大规模RNA序列数据的学习，掌握RNA序列样本的分布特征，并能基于随机输入变量生成全新的功能性RNA序列。利用生成对抗网络（GAN）架构，设计者可以训练一个生成器不断创造出符合目标分布且具备潜在功能的RNA序列，同时通过训练辨别器保证生成序列的真实性和多样性。这种方法通过与预测模型的结合，实现对生成序列功能属性的实时优化，从而设计出性能优异、符合结构特征且具备实际应用潜力的全新RNA分子。
在具体实现上，将RNA二级结构信息编码为二维结构数组，并平行输入至神经网络，显著提升了模型对结构信息的理解能力。该结构数组采用类似图像处理的思路映射核苷酸之间可能的碱基配对关系，使神经网络能够通过深度卷积层自动构建结构特征表达。这种高效且无偏的结构表示，配合序列的独热编码，使得预测模型能够在多个不同的RNA功能预测任务中实现领先表现。 生成式设计方面，针对不同功能需求和约束，设计了多样的生成器结构。例如，通过引入反向互补层，确保生成序列严格遵守特定的二级结构要求，成功实现了toehold开关类复杂结构的高质量生成。该生成模型在训练过程中不仅学习RNA序列的局部和全局模式，还逐渐精细调整以复现真实数据中的热力学性质和结构稳定性。
更组合性的设计策略，允许将固定序列区域与可变区巧妙整合，满足实际工程中对保守序列和多样性的双重需求。 生成式与预测式模型结合时，通过在生成潜空间中应用梯度优化，直接利用预测模型输出的功能评分指导生成器生成更优序列，避开了传统序列设计的盲目探索，大幅缩短设计周期。实验验证表明，经过优化的RNA序列在翻译激活效率、开关性能等关键指标上均获得显著提升，甚至超过训练数据中表现最优的序列，展现出人工智能辅助设计的巨大潜力。 此外，针对数据稀缺问题，研究人员将模型应用于小规模实验数据集，通过合理的数据划分、模型筛选和训练策略，实现了在仅384个样本的环境中也能训练出具有实用预测能力的模型，为未来新型RNA功能元件的快速开发奠定基础。模型对稀缺数据的适应性和轻量化结构为实际生物实验室和产业环境中的应用提供了可行路径，特别适合应对疫情快速响应、个性化医疗等紧急设计需求。 该方法的发展不仅深化了对RNA序列、结构与功能内在联系的理解，同时也提供了强有力的工具促进RNA分子的高通量设计与优化。
未来，集成更多生物物理机制、拓展模型至长链、多结构域RNA，以及结合多模态实验数据，将进一步推动RNA设计的智能化与自动化。与此同时，这些深度学习架构在预测RNA-蛋白质相互作用、指南RNA脱靶效应预测以及药物筛选中，展现出更广阔的应用前景。 总结来看，生成式与预测式神经网络为RNA分子的设计带来了革命性转变。它们突破了传统热力学模型的局限，以数据驱动驱动RNA序列和结构功能的精准建模。通过生成对抗训练和结构感知的预测网络双重赋能，不仅提升了设计效率，更实质性提高了设计RNA的功能表现和多样性。此类先进技术的不断完善和普及，将推动基于RNA的生物技术和医药产品飞速发展，加速创新治疗策略和诊断工具的落地，迎来精准医疗和合成生物学的新纪元。
。
