Cell重磅：高彩霞团队开发基于AI的通用蛋白质工程方法，低成本实现蛋白质高效进化模拟和功能设计

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 蛋白质工程 ，是基于蛋白质具有的灵活性，通过人工手段改变氨基酸序列，实现对蛋白质结构和功能的修 饰和改造。与基因组工程相比，它可直接对蛋白质分子进行操纵，借助突变的迭代积累，快速完成蛋白功 能的优化和创新，速度较自然演变实现了指数级提升。鉴于蛋白质工程在基础研究和产业应用的广泛潜 力，预计相关的市场规模超过数百亿美元。 目前，蛋白质工程改造的策略主要包括结构引导的蛋白质理性设计和定向进化，但这些方法往往依赖经 验，且存在实验周期长、成本高的问题，限制了其规模化应用。理想的蛋白质工程策略，应能以最小的投 入实现最优的工程性能。 近年来， 人工智能 （ Artificial Intelligence，AI ） 迅猛发展，在生命科学领域的应用也不断涌现。通过 训练特定蛋白专有的人工智能模型实现突变模拟和功能改造是蛋白质工程新方向。但这些模型在拓展应用 到多种蛋白时存在困难，面临通用性欠佳的问题；此外，模型训练和下游验证需要大量的计算和实验成 本，进一步限制了其广泛应用 （图 1A） 。因此，有必要开发一种高效、普适且无需复杂模型训练的蛋白 质工程计算模拟策略，以最大限度地减少计算负荷、实 ...