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。
AlphaGenome：mRNA序列的“全能解析器”
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。
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参考文献
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1. Avsec, Ž., Latysheva, N., Cheng, J., Novati, G., Taylor, K. R., Ward, T., ... & Kohli, P. AlphaGenome: advancing regulatory variant effect prediction with a unified DNA sequence model. bioRxiv, 2025-06. 2. Abramson, J., Adler, J., Dunger, J., Evans, R., Green, T., Pritzel, A., ... & Jumper, J. M. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature, 2024, 630(8016), 493-500. 3. Jin, L., Zhou, Y., Zhang, S., & Chen, S. J. mRNA vaccine sequence and structure design and optimization: Advances and challenges. Journal of Biological Chemistry, 2024, 108015-.108031 4. Zhang, H., Zhang, L., Lin, A., Xu, C., Li, Z., Liu, K., ... & Huang, L. Algorithm for optimized mRNA design improves stability and immunogenicity. Nature, 2023, 621(7978), 396-403.
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