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核酸適配體由諾獎得主Jack Szostak命名，是一類短的單鏈DNA或RNA寡核苷酸。

核酸適配體能夠折疊形成特定三維結(jié)構(gòu)，并以“結(jié)構(gòu)分子”的方式高親和力結(jié)合蛋白或小分子，從而具備開發(fā)成為核酸藥物和診斷探針的潛力(1, 2)。

然而，適配體的發(fā)現(xiàn)長期依賴指數(shù)富集的配體系統(tǒng)進(jìn)化技術(shù)（SELEX），通常需要多輪、強(qiáng)人工參與的篩選與優(yōu)化；更關(guān)鍵的是，在體外簡化條件下獲得的適配體，親和力和特異性常常不高，限制了其開發(fā)成核酸藥物和探針的潛力(3)。

中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院王宇課題組在既往工作中提出CRISmers，將適配體篩選從溶液和細(xì)胞表面體系推進(jìn)到細(xì)胞內(nèi)環(huán)境，使篩選過程天然包含內(nèi)源生物學(xué)機(jī)制，體現(xiàn)了內(nèi)源折疊構(gòu)象、相互作用特異性、充分的分子競爭等關(guān)鍵變量，從源頭提升生物學(xué)相關(guān)性(4, 5)。

在CRISmers篩選體系中，每個細(xì)胞作為一個獨(dú)立的物理微單元，其作用類似于微流控液滴，能夠有效隔離不同分子間的交叉反應(yīng)，從而顯著降低背景噪音。與此同時，該系統(tǒng)以細(xì)胞存活等表型變化作為功能性的篩選輸出方式，相較于傳統(tǒng)的體外親和力篩選，其功能相關(guān)性也同時得到了顯著提升。這些工作此前發(fā)表于Advanced Science和Advanced Healthcare Materials。

不過，胞內(nèi)篩選面臨“遞送與細(xì)胞數(shù)量”帶來的通量上限：以CRISmers為代表的胞內(nèi)篩選體系，文庫規(guī)模受轉(zhuǎn)染/遞送效率與細(xì)胞攝入能力限制，可能錯過大量潛在有效序列。也正是在這一瓶頸處，AI驅(qū)動的“數(shù)字進(jìn)化”開始展現(xiàn)決定性價值。

在最新工作中，王宇團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提出GRAPE-LM，將“胞內(nèi)篩選數(shù)據(jù)”與“核酸語言模型”耦合為一條端到端的一輪式高效進(jìn)化路徑：模型以Transformer條件自編碼器為骨架，融合核酸語言模型，并由CRISmers在胞內(nèi)環(huán)境產(chǎn)生的篩選數(shù)據(jù)提供“活性引導(dǎo)”，實(shí)現(xiàn)RNA適配體的一輪進(jìn)化與生成（6）。在GRAPE-LM中，活性引導(dǎo)機(jī)制將模型推向更高活性的方向，預(yù)訓(xùn)練核酸語言模型用于提出合理的高質(zhì)量候選序列。該框架在三類跨度顯著的靶標(biāo)上完成驗(yàn)證：人T細(xì)胞受體CD3ε、SARS-CoV-2刺突蛋白RBD，以及人源致癌轉(zhuǎn)錄因子c-Myc（胞內(nèi)無序蛋白）。

更重要的是，GRAPE-LM將“實(shí)驗(yàn)進(jìn)化”從傳統(tǒng)的多輪循環(huán)，重構(gòu)為“物理進(jìn)化+數(shù)字優(yōu)化”的兩階段：第一階段由CRISmers在細(xì)胞內(nèi)完成一輪篩選，第二階段由語言模型在更大序列空間中進(jìn)行數(shù)字化優(yōu)化與外推；在三類靶標(biāo)上，僅用“一輪”即可獲得優(yōu)于既往SELEX 6–16輪所得到的適配體的先導(dǎo)序列。

這種效率躍遷也體現(xiàn)在起始文庫需求上：CRISmers+GRAPE-LM路線可在約10^8規(guī)模的起始文庫上工作，而經(jīng)典SELEX常需要10^14–10^16量級；換言之，前者僅需后者約百萬分之一到億分之一的初始文庫規(guī)模。

在CRISmers+GRAPE-LM的新范式中，CRISPR脫離了基因編輯的框架，在這里扮演的是“高保真胞內(nèi)RNA數(shù)據(jù)發(fā)動機(jī)”，捕獲SELEX等體外方法難以復(fù)現(xiàn)的胞內(nèi)內(nèi)源生物學(xué)機(jī)制；而GRAPE-LM則通過外推有限起始文庫，補(bǔ)足CRISmers通量受限的短板，并且引導(dǎo)生成更高活性RNA適配體。

這一工作僅僅將CRISmers和GRAPE-LM兩個工具使用一次。面向未來，多輪迭代有望進(jìn)一步提升分子質(zhì)量和成藥性。此外，GRAPE-LM僅僅應(yīng)用了語言模型，物理模型的加入有望實(shí)現(xiàn)生成能力的進(jìn)一步加強(qiáng)。該技術(shù)路線也已成功用于多肽分子的高效發(fā)現(xiàn)，并與某知名藥企合作開展藥物開發(fā)（未發(fā)表結(jié)果）。

在與王宇的通訊中，領(lǐng)域開創(chuàng)者Jack Szostak評價CRISmers和GRAPE-LM的工作“非常有創(chuàng)造性，令人印象深刻”（“very creative and impressive”）。在論文審稿過程中，審稿人評價該工作“超級創(chuàng)新”（“super innovative”），并被編輯團(tuán)隊(duì)選為亮點(diǎn)論文，邀請作者發(fā)表Research Briefing介紹論文成果和研究歷程（7）。同時，Nature Biotechnology編輯團(tuán)隊(duì)發(fā)表評論，表達(dá)了對這項(xiàng)工作的“興奮”(“exciting”)。

深圳大學(xué)人工智能學(xué)院助理教授張軍和中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院合成生物學(xué)研究所助理研究員張菊為該論文的共同第一作者；中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院合成生物學(xué)研究所王宇研究員為通訊作者，天津大學(xué)藥學(xué)院張陽教授和張軍助理教授為共同通訊作者。唐少軒、劉傳承、蔡雨珊、曾浩、孟翔杰、柳貝為參與作者，對本項(xiàng)工作做出重要貢獻(xiàn)。本項(xiàng)工作得到了國家自然科學(xué)基金、重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目的大力支持。

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參考文獻(xiàn)：

1. Z. Du, X. Q. Wu, Y. Dang, Q. Wu, T. Fu, L. He, X. Q. Wang, S. Mou, X. H. Fang, F. L. Qu, W. H. Tan, Molecular bioengineering of functional nucleic acids. Nat Rev Bioeng, (2025). https://doi.org/10.1038/s44222-025-00361-y

2. A. D. Ellington, J. W. Szostak, In vitro Selection of RNA Molecules That Bind Specific Ligands. Nature 346, 818-822 (1990). doi: 10.1038/346818a0.

3. C. Tuerk, L. Gold, Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment - RNA Ligands to Bacteriophage-T4 DNA-Polymerase. Science 249, 505-510 (1990). doi: 10.1126/science.2200121.

4. J. Zhang, A. R. Zhu, M. Mei, J. Qu, Y. L. Huang, Y. S. Shi, M. Y. Xue, J. F. Zhang, R. L. Zhang, B. Zhou, X. Tan, J. C. Zhao, Y. Wang, Repurposing CRISPR/Cas to Discover SARS-CoV-2 Detecting and Neutralizing Aptamers. Adv Sci 10, e2300656 (2023). doi: 10.1002/advs.202300656.

5. J. Zhang, A. R. Zhu, S. X. Wei, Y. S. Shi, C. J. Chen, T. Huang, T. Tang, J. X. Zhao, Y. S. Cai, C. S. Han, J. C. Zhao, Y. Wang, Identification of Pan-Coronavirus Neutralizing Aptamers Through CRISmers Targeting the Conserved Fusion Peptide. Adv Healthc Mater 14, e2501869 (2025). doi: 10.1002/adhm.202501869.

6. J. Zhang, J. Zhang, S. X. Tang, C. C. Liu, Y. S. Cai, H. Zeng, X. J. Meng, B. Liu, Y. Zhang, Y. Wang, Single-round evolution of RNA aptamers with GRAPE-LM. Nat Biotechnol, (2026). doi: 10.1038/s41587-026-03007-5

7. J. Zhang, Y. Zhang, Y. Wang, Generative AI powered by nucleic acid language model enables one-round evolution of RNA aptamers. Nat Biotechnol, (2026). doi: 10.1038/s41587-026-03008-4

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