Helix-mRNA는 mRNA 백신의 효과를 결정하는 요소인 mRNA 코딩 영역과 비번역 영역(UTRs)을 모두 고려하여 최적화하는 구조적 상태 공간 기반 및 어텐션 하이브리드 모델입니다. 기존의 딥러닝 모델들이 코딩 영역에만 집중하는 것과 달리, Helix-mRNA는 UTRs도 분석하여 mRNA 서열의 번역 효율, 안정성, 분해 등 다양한 특성을 예측합니다. 단일 뉴클레오티드 토큰화와 코돈 분리를 통해 기존 mRNA 서열의 생물학적 및 구조적 정보를 유지하며, 두 단계의 사전 훈련을 통해 고품질 데이터로 모델을 특화합니다. 기존 방법보다 6배 긴 서열을 처리하면서도 파라미터 수는 10%만 사용하여 성능을 향상시켰으며, 모델과 가중치는 오픈소스로 공개되었습니다.
