Equipe da USTC publica structRFM, modelo de fundação aberto de RNA treinado com 21 milhões de pares sequência-estrutura

Por que importa

A maioria dos modelos de linguagem de RNA aprende só com a sequência, mas a função do RNA depende de como a molécula se dobra. O structRFM incorpora o pareamento de bases ao pré-treino e usa o MUSES, um conjunto multifonte de estruturas secundárias, para reduzir o viés de um único preditor. Os autores relatam novos recordes em predição de estrutura secundária e ganhos em tarefas funcionais, incluindo famílias de RNA recém-publicadas e RNAs longos não codificantes. Como os 21 milhões de pares e os pesos são públicos, outros grupos podem testar a comparação com o AlphaFold3; vale acompanhar resultados independentes e o uso no desenho de fármacos de RNA.