AI双引擎：重塑抗原设计的底层逻辑
2025年，DeepMind发布的AlphaGenome与AlphaFold3两大AI模型，正将mRNA抗原设计从“经验试错”推向“精准工程”的新范式。
GEMORNA，生成式RNA序列设计
同年11月，麻省理工学院的华裔研究者在Science期刊发表论文题目为：Deep generative models design mRNA sequences with enhanced translational capacity and stability。他们基于Transformer架构，开发了生成式模型 GEMORNA（Generative models for RNA）来设计具有增强翻译能力的 mRNA 序列，生成包括编码区 (coding sequences ,CDS) 和非翻译区 (untranslated regions ,UTR)定制的 RNA 序列，成为全球首个基于生成式AI的制药平台，为抗原设计提供更加高效和精准的工具。
AI协同策略：从序列到结构的全流程优化
借助AlphaGenome与AlphaFold3的强强联合，我们构建了一套覆盖从序列到结构的全流程、系统性的mRNA优化策略。
第一步：优化UTR，提升翻译“启动力”
利用AI模型评估并筛选最高效的UTR（非翻译区）组合，同时定制化设计以避免形成抑制翻译的二级结构或miRNA结合位点。
第二步：选择高效ORF密码子，加速蛋白“生产线”
基于特定细胞的密码子偏好性数据，AI能够优化ORF（开放阅读框）密码子，在确保功能不受影响的前提下，显著提高抗原蛋白的表达水平。
第三步：增强整体结构，延长mRNA“续航”
通过先进的RNA二级结构预测算法，AI能识别并优化结构不稳定区域，增强mRNA分子的整体热力学稳定性，从而延长其在细胞内的半衰期。
第四步：精调局部特征，保障翻译“精准度”
- 规避降解： 消除易被细胞内RNase系统靶向的序列及构象。
- 保障保真度： 消除可能诱导程序化移码的RNA模序，避免蛋白翻译出错。
- 平衡动力学： 优化mRNA局部自由能分布，避免因结构过于稳定而阻碍核糖体进程，实现翻译效率最大化。
华大火眼工程：您的AI驱动抗原设计专家
火眼工程依托成熟的mRNA设计平台，深度融合结构生物学、免疫信息学与AI预测技术，为您提供从源头提升疫苗效力的专业服务。我们已提交4项与mRNA疫苗抗原设计相关的专利申请，涵盖从智能筛选到优化设计的全过程。
我们为您量身定制免疫原性更强、安全性更优的候选抗原序列（如S蛋白优化、通用表位筛选等），助您在研发竞赛中抢占先机。
我们的优势
- 专业团队： 拥有在分子生物学、基因组学和疫苗研发领域经验丰富的资深专家。
- 海量数据： 依托庞大的专有基因数据库，为AI模型提供坚实的数据支撑。
- 严格体系： CMC环节遵循质量源于设计（QbD）理念，实验操作规范，数据真实可靠，为申报注册铺平道路。
- 协议保障： 提供专业化、标准化服务保障体系，全生命周期符合新版药典等相关指导原则。
- 深度定制： 深刻理解客户需求，提供灵活、个性化的解决方案，与您共同应对研发挑战。
成功案例
Luciferase序列智能优化提升体内表达量
如图所示：经过优化的Luciferase序列在小鼠体内表达量显著提升。X1201和SM102为不同脂质体配方。其中设计的序列配合X1201配方实现具有脾脏靶向特性。
服务方式
服务模式一：标准模式 （IP归属委托方）
此模式适用于希望快速获得多个有效序列、优先控制前期成本并快速推进项目的客户。我们承诺在10条优化序列内获得表达效果优于原始序列的版本。
A. 纯序列设计：提供设计好的10条或指定数量优化后的序列文件（5个工作日交付）
B. 序列设计 + mRNA制备：A服务 + 序列合成 + 体外转录制备10条及以上优化序列的mRNA，每条约100μg （30个工作日交付）
C. 干湿全周期服务：B服务 + 体外细胞水平验证。验证10条序列的表达水平，并交付验证数据 （40个工作日交付）
服务模式二：效果里程碑模式 （IP归属委托方）
此模式适用于对表达效果或免疫原性有明确、高标准要求的项目。我们共同设定目标里程碑，费用与最终达成效果直接挂钩。
A. 基础目标：提升2倍 （预期交付时间4-6月）
B. 进阶目标：提升3-5倍 （预期交付时间6-8月）
C. 挑战目标：提升6-10倍 （预期交付时间8-10月）
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