综述：利用计算策略克服mRNA疫苗中的挑战

这篇综述系统探讨了计算工具在优化mRNA疫苗设计中的关键作用，涵盖编码/非编码区序列优化、脂质纳米颗粒（LNP）递送系统的成分比例调控等核心环节，为应对新兴传染病和开发个性化疗法提供了高效技术路径。

　　

计算策略驱动的mRNA疫苗设计革命

mRNA技术平台的突破与挑战

近年来，针对SARS-CoV₂和呼吸道合胞病毒（RSV）的mRNA疫苗成功验证了该技术平台的潜力。然而设计高效mRNA序列需平衡转录效率、抗原性增强与免疫原性最小化等多重参数，传统实验方法存在耗时耗资的局限性。

计算工具赋能序列优化

在编码区优化中，算法通过密码子偏好性调整和二级结构预测提升蛋白表达量；非编码区的5'帽结构和3'poly(A)尾则通过自由能计算实现稳定性调控。值得注意的是，尿苷（U）含量降低策略可将先天免疫应答风险降低40%。

LNP递送系统的智能设计

脂质纳米颗粒（LNP）的四种核心组分（离子化脂质、磷脂、胆固醇、PEG-脂质）比例通过分子动力学模拟优化，其中可电离脂质的pK_a值被证明是影响内体逃逸效率的关键参数。机器学习模型已能预测不同组分组合的包封率，使LNP制剂开发周期缩短60%。

未来应用前景

这种计算辅助策略不仅适用于传染病疫苗开发，在肿瘤新抗原疫苗等个性化治疗领域同样展现潜力。通过整合多组学数据和深度学习算法，下一代平台有望实现从序列设计到递送系统的一站式智能化开发。