Nature Machine Intelligence は、個別の RNA 配列で学習し、進化情報を必要とせずに文脈表現を形成するマスキング機能付きの自己教師あり言語モデルである NucleicBERT の開発について報じた。

著者らはこの開発をゲノムの非コード領域の問題に関連付けており、その多くの要素は RNA を介して作用するが、そうした配列の構造的および機能的役割はまだ十分に理解されていないとしている。

利用可能な記述からは、このアプローチの実用的意義をまだ評価できない。そこにはテスト結果、具体的な生物学的課題、他のモデルとの比較、あるいは NucleicBERT の応用に関するデータが含まれていない。