從頭合成自然界不存在的蛋白，這項諾獎技術(shù)的應(yīng)用前景怎么樣？

2025年，來自西湖大學(xué)的盧培龍實驗室先后在兩本頂刊Nature、Cell雜志上介紹從頭設(shè)計跨膜熒光蛋白和電壓門控陰離子通道。這一年，盧培龍教授也因在蛋白從頭合成領(lǐng)域的出色工作，獲得了騰訊“新基石研究員”、“顧孝誠講座獎”等榮譽。

此前一年，盧培龍實驗室在Cell Research發(fā)表了從頭合成的鏡像蛋白，這種與自然界常見的L-型蛋白截然相反的D-型蛋白，因具有更低的免疫原性、更好的穩(wěn)定性因而在未來醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大有用武之地而備受關(guān)注。

無論是新合成的有功能的蛋白，還是前景光明的人工智能設(shè)計抗體領(lǐng)域，從頭合成蛋白領(lǐng)域從未如此受到學(xué)界和醫(yī)藥領(lǐng)域的關(guān)注。回國之前，盧培龍曾在2024年諾貝爾化學(xué)獎得主David Baker實驗室做博后，回國后他在蛋白設(shè)計領(lǐng)域做了許多出色工作。此前，圍繞這些自然界原本不存在的合成蛋白，我們采訪了盧培龍教授。

被訪人｜盧培龍（西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院特聘研究員）

訪談人｜葉水送

問：2024年，David Baker因在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻獲諾獎，這給你們的研究工作帶來了新的變化嗎？

答：諾獎頒發(fā)給蛋白質(zhì)設(shè)計以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域之后，大家覺得這個領(lǐng)域更熱了。事實上，Alphafold剛出現(xiàn)時（注：2020年），大家就對人工智能在生物學(xué)領(lǐng)域里面的應(yīng)用抱以很高的期待。

我之前在David Baker實驗室做博后研究時，就開始關(guān)注比如膜蛋白、功能性膜蛋白的設(shè)計，以及怎樣更好地將蛋白質(zhì)設(shè)計應(yīng)用到治療性蛋白藥物的開發(fā)上面。從我個人角度來講，（這個領(lǐng)域獲得諾獎?wù)J可）并沒有改變我的研究興趣。只是獲諾獎后，可能公眾或者更多的人開始對這個領(lǐng)域感興趣了。

問：如何通過AI來設(shè)計一個全新的蛋白？

答：現(xiàn)在大家基本上都在用AI工具來生成蛋白。如果回看整個歷史，其實最早的時候，大家可能基于經(jīng)驗，比如疏水的氨基酸在蛋白質(zhì)的核心內(nèi)部，親水的氨基酸在蛋白質(zhì)的表面，從而去構(gòu)建一個Alpha螺旋束。后來可能有更多計算的內(nèi)容介入進來，比如我們可以用固定骨架的序列，去固定一個骨架蛋白，看哪些氨基酸的序列能夠自發(fā)地折疊形成結(jié)構(gòu)。

還有另外一類研究，就是怎么樣更高效地生成這種可以設(shè)計的蛋白質(zhì)骨架，比如全新的蛋白質(zhì)骨架，這些都是通過一些計算生物學(xué)的方法來做的。

我們原來的方法是用一些近似的能量計算以及大規(guī)模的采樣（空間采樣和結(jié)構(gòu)采樣）來看哪些序列的蛋白質(zhì)，或者是哪些結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，其折疊水平具有比較低的能量狀態(tài)，我們就認為它可能是一個可設(shè)計的蛋白質(zhì)序列或者是蛋白質(zhì)骨架。

proteinMPNN蛋白設(shè)計體系 | 圖源：Science

在人工智能時代下，我們可以應(yīng)用最先進的工具，比如像protein MPNN或者是rfdusion，直接定制不同類型的骨架或者是蛋白質(zhì)序列，這大幅降低了原來我們計算和試錯的成本。而且由于Alphafold以及Rosettafold的出現(xiàn)，基本上可以說，那些小的、簡單的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，都可以相對比較準(zhǔn)確地預(yù)測出來，所以這大幅加快我們對設(shè)計的蛋白質(zhì)序列和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)驗證過程。

目前，蛋白設(shè)計領(lǐng)域新出現(xiàn)的一個趨勢是各種大語言模型在蛋白質(zhì)設(shè)計方面的應(yīng)用，比如我們可以用大語言模型來更好地找到蛋白質(zhì)功能與結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)；一個具有特定結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，通過對氨基酸序列的變化，可找到特定的功能或性質(zhì)，比如說熱穩(wěn)定性、耐酸性、耐堿性變化規(guī)律等。人工智能預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)工具也可以應(yīng)用到產(chǎn)生新型的蛋白上，這些蛋白有一些氨基酸的突變，具有更好的酶活或熱穩(wěn)定性，這些都是蛋白設(shè)計領(lǐng)域新出現(xiàn)的一些研究方向。

問：圍繞鏡像蛋白和跨膜蛋白的人工設(shè)計，它們有何不一樣？

答：首先對于鏡像蛋白，我們想用計算生物學(xué)的方法去設(shè)計自然界中完全不存在的、完全是由D-型氨基酸編碼的蛋白，也就是所謂的鏡像蛋白（注：天然的蛋白都是L-型氨基酸編碼的）。它們設(shè)計出來之后，和天然的蛋白屬性完全相反，這會有哪些優(yōu)勢？比如鏡像蛋白的免疫原性比較低，因為它不能夠被天然的酶水解，還有它可能具有口服給藥的潛力以及在生物體內(nèi)的半衰期更長的特點，所以這無疑是代表了一類新的蛋白質(zhì)多肽藥物的研究方向，我們對這個科學(xué)問題格外地關(guān)注。

鏡像結(jié)合蛋白的從頭設(shè)計 | 圖源：Cell Research

那么如何設(shè)計鏡像蛋白？我們還是基于原來傳統(tǒng)的、根據(jù)能量來計算后廣泛采樣的這種方式。就目前而言，人工智能并沒有對鏡像蛋白的結(jié)構(gòu)或者是它和天然蛋白之間相互作用的規(guī)律進行廣泛地學(xué)習(xí)，因為這類鏡像蛋白在自然界中是完全不存在的，所以它學(xué)習(xí)的空間非常有限。我們也希望通過對這一類相互作用的設(shè)計，得到足夠多的數(shù)據(jù)，使人工智能能更高效地去設(shè)計這類鏡像結(jié)合蛋白。

跨膜熒光激活蛋白結(jié)構(gòu)示意圖 | 圖源：Nature

另外一個課題是剛提到的跨膜熒光蛋白。最近，我們完成了設(shè)計跨膜熒光蛋白的這項工作，它主要的難點在于如何在疏水的膜環(huán)境里面去創(chuàng)造一個水溶性的ligand binding site，也就是配體結(jié)合位點。

跨膜蛋白選擇性激活特定熒光分子 | 圖源：Nature

如果我們想在疏水的膜環(huán)境里面創(chuàng)造這樣一個配體結(jié)合位點，就需要先對蛋白進行額外的設(shè)計，必須得具有跨膜蛋白的特征，然后在蛋白質(zhì)的核心里面有一個配體結(jié)合位點。

通常情況下，這樣的配體結(jié)合位點會極大地降低整個蛋白的穩(wěn)定性，因為引入了一個空腔后，蛋白質(zhì)折疊會受到影響，尤其是對于膜蛋白來說，它對于這種堆積作用要求非常高，所以如果里面有一個很大空腔的話，膜蛋白通常來講不穩(wěn)定。那有沒有我們想設(shè)計的這樣一個功能？我們最終通過人工智能輔助設(shè)計，創(chuàng)造出跨膜的熒光蛋白，它可以特異性地結(jié)合一個熒光生成型的配體分子，有非常高的量子熒光產(chǎn)率，熒光強度大，甚至比我們平常常用的EGFP熒光蛋白的亮度還要高，這在領(lǐng)域里也得到了大家的認可。

盧培龍團隊2025年發(fā)表的從頭合成跨膜熒光蛋白論文 | 圖源：Nature

問：人工合成蛋白將在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？

答：蛋白質(zhì)是生命活動的主要執(zhí)行者，所以人工合成蛋白有無限的空間和可能，比如作為合成生物學(xué)里面一些關(guān)鍵的酶或者是納米孔測序里面關(guān)鍵的納米孔蛋白，以及治療性的蛋白，不管是納米抗體還是常用的抗體，以及最近新興的迷你蛋白，或者是鏡像蛋白，我們都可以想象它們可以去干預(yù)各種各樣的蛋白與蛋白之間的相互作用。它還可以作為治療新冠的疫苗，能應(yīng)對各種新出現(xiàn)的、對人類健康有重大威脅的傳染病。它還可以作為剛提到的一些研究工具，或者是作為基因治療的工具，可以更精準(zhǔn)地去編輯體內(nèi)的基因，進而糾正這種疾病給人帶來的影響。

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