Исследователи представили RNASTOP — новую вычислительную платформу, сочетающую глубокое обучение с эвристическим поиском для одновременного предсказания и оптимизации химической стабильности молекул мРНК. Проблема химической нестабильности мРНК ограничивает долгосрочную эффективность мРНК-вакцин, и существующие методы предсказания деградации имеют ограниченную точность. RNASTOP демонстрирует улучшение точности на 13% по сравнению с лучшей моделью в конкурсе Stanford OpenVaccine и показывает устойчивую обобщаемость при предсказании деградации полноразмерных последовательностей мРНК. При применении к оптимизации кодонов мРНК для вакцины против вируса ветряной оспы (Varicella-Zoster Virus) система снизила минимальную свободную энергию на 75,73% при сохранении высокой эффективности трансляции. Разработанная модель представляет собой мощный инструмент для ускорения разработки мРНК-терапевтических средств, что особенно актуально в контексте пандемии COVID-19 и создания вакцин нового поколения. Исследование открывает перспективы для рационального дизайна мРНК-препаратов с улучшенной стабильностью и эффективностью. Исходный код проекта доступен в открытом доступе на GitHub.