小核酸药物的理性设计一直是行业难题。近期中科大发布的 structRFM RNA 基础模型，为 RNA 结构预测带来新突破，也让行业再次聚焦小核酸早期筛选的价值。

小核酸药物凭借精准调控基因表达的能力，成为创新药赛道的热门方向。但 RNA 本身具备高度动态的结构特性，不同于蛋白相对稳定的折叠形态，RNA 会随离子浓度、温度、碱基相互作用持续发生构象变化，二级、三级结构直接决定靶点结合效率、脱靶潜力、胞内稳定性以及递送适配性。

RNA 结构难预测

长期以来，RNA 计算建模存在明显短板。过往绝大多数 RNA 大模型以序列为核心进行预训练，缺少真实结构验证的约束，很难精准捕捉复杂结构单元。

很多 AI 工具忽略靶标 mRNA 局部折叠、候选核酸自身自环、双链错配等问题，经常出现模型打分优异的序列，进入合成与细胞活性实验后活性偏低、脱靶明显、易被核酸酶降解。大量研发资源消耗在无效候选分子的湿实验验证上，拉长小核酸管线的研发周期，抬高早期筛选成本。

在这样的行业痛点下，兼顾序列、结构、功能的 RNA 基础模型，成为小核酸 AIDD 领域迫切需要的底层工具。

structRFM 全新架构：实现序列与结构协同建模

中科大团队本次发布的 structRFM (Structure-aware RNA Foundation Model)，是一款结构感知型 RNA 基础大模型，核心创新思路是打破“序列预测、结构预测”分开建模的传统范式，将 RNA 二级结构中的碱基配对信息纳入预训练框架，让模型在学习碱基排列规律的同时，天然理解 RNA 的空间折叠逻辑。

• 多尺度 RNA 结构表征，攻克复杂结构识别难点：

模型训练集合了海量 PDB 数据库难预测的功能数据。传统模型对假结结构预测误差极高，而 structRFM 可以识别这类非经典碱基配对，精准刻画 RNA 内部的相互作用。

• 多任务统一框架，适配药物研发全链路计算需求：

预训练完成后，模型可直接迁移到下游多个任务，无需针对每个任务大规模微调，能够支撑从靶点区域分析、候选序列初筛到成药性预判的连续计算。

• 开源开放、轻量化部署，降低行业使用门槛：

模型全部开源，并且对比同规模 RNA 基础模型，structRFM 在保证预测精度的前提下做了轻量化优化，不需要超大规模 GPU 集群，可在本地或私有算力环境部署，自主嵌入自有 AIDD 研发流程，避免数据外溢。

• 基准测试性能显著提升：

在公开独立测试集上，structRFM 优于一些主流 RNA 基础模型；在包含大量假结的难样本集上，优势进一步放大，解决了过往模型 “简单结构准、复杂结构失效” 的痛点。

落地 AIDD：补上结构维度的判断

对于 siRNA、ASO 等小核酸药物的早期设计，structRFM 提供了一套从结构层面做前置筛选的思路，填补了纯序列筛选工具的盲区：

• 靶位点可及性评估：分析靶 mRNA 目标区域的折叠状态，优先选择结构松散、无强自折叠、无稳定假结的区域作为结合位点，避开高度致密、难以被 ASO/siRNA 接触的区域；

• 候选序列自折叠风险预判：评估 siRNA、ASO 自身序列发生分子内折叠、形成发卡结构的概率，筛选更容易形成稳定双链、利于 RISC 复合体加载的 siRNA 分子；

• 脱靶风险精细化评估：不只是简单的序列同源比对，同时结合脱靶 RNA 的局部构象，区分“序列匹配但空间上无法结合”和“序列近似且构象适配、高脱靶风险”的情况，减少假阳性脱靶预警；

• 批量分子初筛、降本提效：在大规模候选序列库中，提前筛除结构不稳定、成药性差的分子，减少不必要的合成与活性测试工作量。

但需要客观看到，该模型属于底层基础模型，侧重 RNA 构象与序列的关联预测，距离一套完整、可直接交付药物研发使用的小核酸服务体系仍有差距：模型本身不覆盖靶点生物学验证、寡核苷酸合成工艺、多样化学修饰评估、偶联工艺开发、细胞水平活性筛选等实验环节，计算结果依然需要湿实验闭环验证。

行业新共识：AI 一体化平台支撑研发落地

小核酸赛道已经走出早期概念验证阶段，多款 siRNA 药物实现商业化，行业竞争从“能不能做出来”转向“怎么更快、更高效筛选优质候选分子”。AI 在小核酸研发中的价值，也从单纯的序列生成，升级为结构驱动的理性设计。

structRFM 的开源，给行业提供了一个高质量的 RNA 结构计算底座，科研团队和药企可以基于这个底座二次开发，搭建自有核酸预测模块，推动整个行业从“随机筛选、大量试错”向“结构理性设计”转型。

同时，这个成果也清晰说明：计算模型是重要的赋能工具，但单一 AI 模型无法独立完成一条小核酸分子从靶点到活性候选的全流程开发，干湿结合、多环节打通的一体化平台，依然是小核酸研发落地的核心载体。

赋能产业：君跻生物小核酸一站式平台

小核酸研发的成败，很大程度取决于早期筛选环节。早阶段完成构象、脱靶、成药性的前置评估，能够大幅减少无效分子进入湿实验，节约研发时间与成本。

君跻生物的一站式小核酸服务平台，并非简单地将各项服务拼接，而是深度整合了靶点评估、序列设计、合成纯化、活性筛选、序列修饰&偶联等核心能力，真正实现了“即想即得”的研发体验。

在智能序列设计方面，君跻生物依托自主开发的生物信息分析平台，实现跨物种保守性分析、SNP扫描以及活性/脱靶预测等。

君跻生物的一站式平台，已经为您铺好了一条通往终点的“高速路”。如需了解相关服务详细，可发送邮件至marketing@gentlegen.com。