高通量测序技术的飞速发展与广泛应用加速揭示了生物体内丰富多样的RNA世界，包括大量非编码RNA、复杂的RNA修饰以及蛋白质-RNA相互作用网络。近年来，这一领域的研究成果不断涌现，然而准确发现这些RNA分子的功能仍然是科学家们面临的一大挑战。
2024年10月3日，来自中国复旦大学的杨力研究员、以色列魏茨曼科学研究所的Igor Ulitsky教授、美国耶鲁大学的Wendy V. Gilbert教授、中国北京大学的伊成器教授、英国伦敦国王大学的Jernej Ule研究员、以及德国癌症研究中心的Maïwen Caudron-Herger研究员，应邀在Molecular Cell的Focus on RNA专刊上发表题为The challenges of investigating RNA function的评论（Voices），深入探讨了RNA功能研究领域的现状，并展望了该领域的发展趋势。
在该文章中，来自复旦大学的杨力研究员就“人工智能时代转录组RNA系统解析”这一主题发表观点。随着人类基因组计划（HGP）的完成以及高通量测序技术的广泛应用，研究人员意识到基因表达在转录组水平存在着复杂调控，表明解析转录组的功能绝非易事。首先，人类基因组中蛋白质编码基因的数量只有2.1万个，远小于预期的10万个；与此相反，越来越多大小不同、形状各异和功能多样的非编码RNA（ncRNA）在转录组中被广泛发现。其次，人类转录组的复杂性还体现在转录本水平，通过可变剪接和可变多聚腺苷酸化等复杂调控，一个基因可以产生多个转录本，拓展了转录组的复杂性。最后，单碱基水平的RNA编辑和修饰进一步拓展了转录组的复杂性：即使序列相同的两个转录本RNA分子，由于单碱基水平的RNA编辑和修饰差异，其动态与功能也可能不同。迄今为止，研究人员仍未能系统全面地描绘转录组在细胞和组织水平调控的复杂性，而转录组时空调控的网络及潜在机制也尚未明晰。与此同时，RNA的功能发挥也依赖其精确的空间定位、正确的结构折叠以及与特定蛋白因子的相互作用等，而目前我们对RNA分子这些内在特征的理解只是冰山一角。令人兴奋的是，随着单细胞转录组和空间转录组测序等技术的广泛应用，研究者已经开展了大量工作并详细描绘转录组的动态特性，极大地扩展了我们对RNA何时、何地以及如何发挥功能的认知。在大数据和人工智能（AI）驱动的科学研究范式转变时代，如何高效地利用不断增长的转录组数据开展研究既是机遇也是挑战。整合机器学习、深度学习和大语言模型（LLM）等开发新型的生物信息学框架或许能提供创新的解决方案。例如，通过应用类似LLM的原理来解释转录组数据，可以解析基因、转录本和单核苷酸水平的转录组复杂调控网络及其潜在机制。此外，应用类似于AlphaFold的模型预测RNA结构也受到业内的广泛关注，但目前RNA 结构数据的缺乏阻碍了相关进展。特定AI模型的开发和高质量数据的获取对推动相关研究至关重要。将来，这些工作不仅有望加深人们对RNA复杂性的理解，还将为基于RNA新技术的生物医学新应用奠定基础。
同时，来自北京大学的伊成器教授就“解析和扰动表观转录组”这一主题发表观点。近年来，表观转录组学的巨大进步不仅改变了我们对基因表达调控的认知，而且也促进了相关生物技术的突破。为了推动这个领域的进一步发展，伊教授提出了三个关键点：
(1) 表观转录组学从定性时代走向定量时代。在过去的十年中，绘制全转录组水平的多种RNA修饰图谱一直是表观转录组学研究中的主要方向，但现在研究人员需要更精确地定量RNA修饰。近期，针对m6A修饰、假尿嘧啶 （Ψ） 修饰等多种修饰的表观转录学绝对定量方法已经出现，并且未来有望进一步应用于单细胞和空间转录组研究。绝对定量的修饰信息将为研究者揭示表观转录组学中的新功能和新机制提供重要线索。
(2) 精准扰动修饰位点至关重要。相同的修饰在不同的RNA分子上或在同一RNA分子的不同位置都可能具有不同甚至相反的功能，然而修饰酶的敲除或敲低却会影响整个修饰组。因此，在识别真正的功能位点时，这种方法往往缺乏精确性。基于CRISPR-Cas系统或新型的CRISPR非依赖系统，开发位点特异性的修饰敲入或敲除方法，将把表观转录学的研究推向新的高度。
(3) 利用AI赋能表观转录组学研究。例如，基于上述的表观转录组学定量和功能图谱，我们能否利用创新性的AI生成模型，来识别带有修饰的RNA分子及其修饰位点？我们能否利用AI解析RNA修饰在基因表达、生理学和病理学中的新型调控模式？我们能否利用AI判断RNA修饰是否可以作为潜在的疾病生物标志物或治疗靶点？
此外， 来自于全球不同国家的另外四名RNA国际同行就RNA生物学的前沿领域分享了他们的观点。Igor Ulitsky教授指出，高通量测序技术的发展虽然帮助研究者发现了多种形式的RNA分子，但或许相当一部分只是来源于保守分子中产生的副产物，而从中区分出真正具有功能的RNA分子是大数据时代面临的一大挑战。在表观转录组研究领域，Wendy Gilbert教授着重强调了从建立RNA修饰图谱迈向下游功能探索的重要性。Jernej Ule研究员总结了RNA结合蛋白 （RBP） 在转录调控方面发挥的多样功能，其中特别强调了转座子元件 （TE） 与RBP结合的特点，并指出这种相互作用可能在进化过程中发挥重要作用。另外，在蛋白质-RNA互作领域，传统观念常强调蛋白质对RNA的影响，而最近研究表明RNA也可以主动结合并调控蛋白功能，这一现象被称为核糖调控 （riboregulation） 。针对这个新兴的领域，Maïwen Caudron-Herger研究员围绕riboregulation潜在机制、RNA代谢和riboregulation的动态平衡、mRNA的命运决定几个方面提出了关键问题，并对该领域的发展表现出极大的信心。
综上所述，六位国际专家从多个角度阐述了RNA功能研究所面临的挑战，涵盖了海量转录组数据的高效利用、AI对RNA功能研究的推动作用、RNA修饰的功能探索以及蛋白质-RNA互作对转录组调控的影响等多个方面。他们不仅提出了领域内的关键问题，还展望了RNA功能研究在未来对技术开发和疾病治疗的重要意义，为推动RNA功能研究向更深更广的领域迈进提供了理论方向。
https://doi.org/10.1016/j.molcel.2024.08.019
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