RNA 除了轉譯成蛋白質之外，它本身也能與蛋白質結合，並調控基因的表現方式或作為各種生物過程的催化劑。正確的 RNA－蛋白質之間交互作用，能使生物體保持健康。反之，錯誤的交互作用，會誘使生物體出狀況，例如發育出錯、死亡，再加上龐大且潛在的交互作用等原因，使得人們對發生錯誤的原理知之甚少。
近日，由德洲大學達拉斯分校生物科學系 Faruck Morcos 博士和 Zachary Campbell 博士所組成的研究團隊透過一種全新的研究模型，在預測蛋白質選擇特定 RNA 形成 RNA－蛋白質配對體以及其交互作用的機制上，取得巨大進展，該研究刊登於《Nature Communication》。
該研究模型由 Morcos 博士開發，他藉由強大的統計方法來處理構建模型所需的大量數據，該模型可以量化一萬億個可能的 RNA 結構的空間，並且告訴他們哪些是更好的功能性交互作用候選者。這概念就像他們開始拼一個巨大拼圖，而且它包含非常多的拼圖小片，他們就必須從上下文線索中預測相鄰的拼圖小片。
然後，他們利用該模型分析從噬菌體、病毒和人類取得的四種 RNA 結合蛋白的結構和其與RNA 之間交互作用。結果顯示，一些蛋白質特定內源性結合位點有高度 RNA 親和力。當實驗無法捕獲進化選擇用於交互作用的精確 RNA 結構，它會告知模型如何推斷這些結構。此外，他們還能預測從未藉由進化使用的小片，但這可能會導致功能性交互作用。
Morcos 博士也將他們的研究成果歸功於大數據計算技術的進步，並且強調該模型是新穎的，再加上頂尖的、高通量的實驗能力和次世代定序使他們能夠更快地探索豐富的可能性和參數。使用巧妙的近似值，他們基本上可以解決計算上不可能的問題。此外，Campbell 博士實驗方法能填補其抽樣統計的空白之處，幫助他們量化大量的功能性交互空間。
對於Morcos 博士和 Campbell 博士來說，他們下一步的目標是透過該模型來發現導致疾病或模仿疾病發生的不良交互作用，進而設計新型藥物製劑，達到治療的效果。
最後，Campbell 博士表示，藉由該研究了解 RNA－蛋白質之間的結合程度，可望幫助人們更明白人體生理學，以及更認識破壞或改善人類健康的病毒和細菌基因體和其互動對象。
延伸閱讀：基因也環保 ?! 長鏈非編碼 RNA 的誕生參考資料：
1. Nature Communications, 2018; 9 (1) DOI: 10.1038/s41467-018-04729-0
2. https://www.sciencedaily.com/releases/2018/08/180807171105.htm
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