RNA 除了转译成蛋白质之外，它本身也能与蛋白质结合，并调控基因的表现方式或作为各种生物过程的催化剂。正确的 RNA－蛋白质之间交互作用，能使生物体保持健康。反之，错误的交互作用，会诱使生物体出状况，例如发育出错、死亡，再加上庞大且潜在的交互作用等原因，使得人们对发生错误的原理知之甚少。
近日，由德洲大学达拉斯分校生物科学系 Faruck Morcos 博士和 Zachary Campbell 博士所组成的研究团队透过一种全新的研究模型，在预测蛋白质选择特定 RNA 形成 RNA－蛋白质配对体以及其交互作用的机制上，取得巨大进展，该研究刊登于《Nature Communication》。
该研究模型由 Morcos 博士开发，他借由强大的统计方法来处理构建模型所需的大量数据，该模型可以量化一万亿个可能的 RNA 结构的空间，并且告诉他们哪些是更好的功能性交互作用候选者。这概念就像他们开始拼一个巨大拼图，而且它包含非常多的拼图小片，他们就必须从上下文线索中预测相邻的拼图小片。
然后，他们利用该模型分析从噬菌体、病毒和人类取得的四种 RNA 结合蛋白的结构和其与RNA 之间交互作用。结果显示，一些蛋白质特定内源性结合位点有高度 RNA 亲和力。当实验无法捕获进化选择用于交互作用的精确 RNA 结构，它会告知模型如何推断这些结构。此外，他们还能预测从未借由进化使用的小片，但这可能会导致功能性交互作用。
Morcos 博士也将他们的研究成果归功于大数据计算技术的进步，并且强调该模型是新颖的，再加上顶尖的、高通量的实验能力和次世代定序使他们能够更快地探索丰富的可能性和参数。使用巧妙的近似值，他们基本上可以解决计算上不可能的问题。此外，Campbell 博士实验方法能填补其抽样统计的空白之处，帮助他们量化大量的功能性交互空间。
对于Morcos 博士和 Campbell 博士来说，他们下一步的目标是透过该模型来发现导致疾病或模仿疾病发生的不良交互作用，进而设计新型药物制剂，达到治疗的效果。
最后，Campbell 博士表示，借由该研究了解 RNA－蛋白质之间的结合程度，可望帮助人们更明白人体生理学，以及更认识破坏或改善人类健康的病毒和细菌基因体和其互动对象。
延伸阅读：基因也环保 ?! 长链非编码 RNA 的诞生参考资料：
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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