CocoRNA: Collective RNA Design with Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.23820v1 📥 PDF

作者: Tianmeng Hu, Biao Luo, Ke Li

分类: cs.LG, cs.MA

发布日期: 2026-10-16

备注: ICML 2026

💡 一句话要点

提出CocoRNA以解决RNA序列设计的复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: RNA设计 多智能体强化学习 生物信息学 合成生物学 逆向设计

📋 核心要点

  1. 现有RNA序列设计方法在处理复杂结构时面临高计算复杂性和低成功率的挑战。
  2. CocoRNA通过合作多智能体强化学习框架，将设计任务分解为小子问题，促进智能体之间的协作。
  3. 在Rfam数据集上的实验表明，CocoRNA在成功率和设计速度上显著优于现有方法，且具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

设计能够可靠折叠成特定二级结构的RNA序列对于理解其生物功能至关重要，但这一计算问题依然具有挑战性。本文提出CocoRNA，一个基于合作多智能体强化学习的RNA逆向设计框架。CocoRNA通过将设计任务分解为多个小子问题，由多个智能体协作解决，从而降低问题复杂性并提高设计策略的探索能力。在训练过程中，中心化的评论者利用全局结构信息指导智能体，使其共同优化设计策略。实验结果表明，CocoRNA在成功率和设计速度上显著优于现有最先进的方法，并在其他生物序列设计任务中展现出广泛的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决RNA序列设计中如何可靠地折叠成特定二级结构的问题。现有方法通常面临计算复杂性高和成功率低的痛点，难以有效处理复杂的RNA结构。

核心思路：CocoRNA的核心思路是通过合作多智能体强化学习，将复杂的设计任务分解为多个小子问题，由多个智能体协作解决。这种设计能够提高探索效率，降低整体问题的复杂性。

技术框架：CocoRNA的整体架构包括多个智能体和一个中心化的评论者。智能体负责解决子问题，而评论者则利用全局结构信息指导智能体的学习过程。整个流程包括任务分解、智能体协作、策略优化等多个阶段。

关键创新：CocoRNA的主要创新在于其合作多智能体的设计思路，允许智能体之间进行信息共享和协作优化，这与传统单一智能体方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，CocoRNA采用了适应性学习率和多样化的奖励机制，以促进智能体的有效学习。损失函数设计上，结合了结构预测的准确性和设计策略的多样性，以确保最终设计的质量和创新性。智能体的网络结构则基于深度学习模型，能够处理复杂的RNA结构信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Rfam数据集上的实验结果显示，CocoRNA在成功率上超过了现有最先进的方法，成功率提升幅度达到显著水平，同时设计速度也得到了显著提高。这表明CocoRNA在RNA设计任务中的有效性和高效性。

🎯 应用场景

CocoRNA的研究成果在生物信息学、合成生物学等领域具有广泛的应用潜力。通过高效的RNA设计，能够推动新型生物药物的开发、基因治疗的研究以及生物传感器的设计等，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Designing RNA sequences that reliably fold into specific secondary structures is essential for understanding their biological functions but remains a challenging computational problem. We propose CocoRNA, a cooperative multi-agent reinforcement learning framework for RNA inverse design. CocoRNA simplifies the design task by decomposing it into smaller sub-problems, each solved collaboratively by multiple agents. This approach reduces the complexity of the problem and improves the exploration of design policies. During training, a centralized critic uses global structural information to guide the agents, enabling them to jointly optimize their design strategies. As a result, CocoRNA learns high-quality RNA design policies that generalize effectively to unseen structures without additional training. Experiments on the Rfam dataset demonstrate that CocoRNA substantially outperforms state-of-the-art methods in both success rate and design speed. Further experiments on other biological sequence design tasks highlight the effectiveness and broad potential of CocoRNA for complex design tasks.