华裔科学家团队再发Nature刚刚华裔科学家、哈佛大学教授刘如谦David R. Liu团队再发Nature。他们证明人工智能AI驱动的蛋白质重新设计结合实验室连续进化可以获得针对非天然靶点、同时具备高稳定性、高催化效率和高特异性的蛋白酶。AI发现了新进化起点过去天然酶通常被直接作为定向进化起点但其本身稳定性有限经过人工改造或实验室定向进化获得的蛋白质常面临稳定性、催化活性或特异性不足的问题。不同于直接从天然酶开始做定向进化研究团队先通过计算设计获得更稳定、表达更高的BoNT蛋白酶再将这些设计蛋白酶作为自动化连续进化的起点筛选能够切割新底物的变体。具体流程如下1. 计算设计获得稳定化BoNT蛋白酶。研究团队以BoNT/E为模型使用AI模型ProteinMPNN重新设计蛋白酶序列保留底物识别和催化所需的关键残基其余位点由AI重新生成并用AlphaFold2评估结构。随后他们对AI设计变体进行表达、纯化和活性测试。结果显示多数AI设计变体能切割天然底物SNAP25其中D1、D2和D3三个变体综合表现更优最高催化效率达到野生酶的2.8倍。为检验结果是否依赖ProteinMPNN他们还用PROSS重新设计BoNT/E也获得了表达、稳定性和酶动力学改善的变体。他们将这一流程拓展到其他BoNT蛋白酶包括BoNT/F和BoNT/X结果同样保留或提高了催化效率。2. PACE进化获得新底物切割能力。获得稳定化变体后研究团队比较了AI设计变体D3与天然酶作为进化起点的适用性。他们先让两类起点分别适应三个越来越难切割的新底物415、413和412并用PACE持续筛选更高活性的变体。结果显示AI设计变体在三个新底物上都获得了更高活性且在最难底物412上成功率更高。突变互换实验还表明部分有益突变只在AI设计背景下有效不能直接用于天然酶。随后他们进一步尝试让BoNT/E切割ataxin - 2。他们分别从天然酶和AI设计蛋白酶出发用PACE筛选ataxin - 2切割变体并通过酶学和细胞实验验证这些变体的活性与选择性。比“天然酶”更好整体来看基于AI设计的蛋白酶在保留新底物特异性的同时提高了表达水平、稳定性和可进化性。这一改造修复了PTEN靶向变体的稳定性损失也支持获得更高活性的新底物变体并进一步进化出高特异性的ataxin - 2靶向蛋白酶。具体结果如下1. 改善已有进化蛋白酶。AI重新设计可以提高已有进化酶的表达和稳定性。此前的PTEN切割变体E(4130)A2表达低、稳定性差。于是研究团队把其中的进化突变移植到AI重新设计得到的D1、D2和D3中。结果显示新蛋白酶既保留了PTEN切割能力也没有重新切割原本的天然底物SNAP25。同时新蛋白酶的表达水平明显提高移植后的D1、D2和D3变体在大肠杆菌中的表达量提高了2.2至5.2倍在HEK293T细胞中D2和D3变体表达量提高超过24倍PTEN切割产物分别增加4.5倍和3.9倍。2. 提升新底物进化效果。AI设计起点在新底物进化中表现更好。研究团队比较了D3和天然BoNT/E在三个新底物415、413和412上的PACE进化结果。结果显示D3更容易进化出高活性变体稳定化设计改善了后续进化效果。D3在最难底物412上优势最明显。天然酶四组实验中只有两组得到有效变体而D3四组全部成功D3变体的PACE回路激活达到16至20倍高于天然酶变体约10倍。突变互换实验进一步显示部分有益突变只在AI设计蛋白酶中有效在天然酶中无法发挥同样作用。3. 扩展蛋白酶进化空间。重新设计起点能让蛋白酶获得不同于天然酶的突变组合。以底物413为例D3在进化过程中富集了一些天然酶中少见的突变组合说明AI设计后的蛋白酶可以探索不同的功能序列空间。为评估其他设计蛋白酶是否也能作为有效进化起点研究团队进一步测试了两个替代重新设计起点ProteinMPNN设计变体D4和PROSS设计变体PROSS1。结果显示D4和PROSS1均能在三个新底物上通过PACE选择并形成不同于天然酶和D3的进化基因型。在这些替代起点中D4的初始催化速度比天然酶低约20倍但进化后仍获得了与其他设计起点相当、甚至更高的活性。总体来看三种重新设计起点产生的进化变体活性均优于天然酶起点。4. 进化ataxin - 2靶向蛋白酶。序列重新设计起点产生了更快、特异性更强的ataxin - 2切割变体。研究团队通过PACE比较了天然酶起点和序列重新设计起点的进化结果。ataxin - 2是一种与神经退行性疾病相关的蛋白BoNT/E原本不会切割它。他们选择其1181 - 1201位残基作为新的切割区域这一区域与异常蛋白聚集有关。相比从天然酶出发得到的变体序列重新设计起点产生的D3进化变体切割ataxin - 2更快速度提高1.4 - 1.7倍同时它们没有检测到对天然底物SNAP25的切割。在HEK293T细胞中序列重新设计起点得到的变体表达更高产生的ataxin - 2切割产物更多副产物也更少。还有一些不足不过研究团队也指出该方法虽然有望推广到更多酶和蛋白功能但目前仍存在不足。具体如下首先这项研究主要围绕BoNT/E蛋白酶展开它更适合能够通过序列重新设计提高稳定性、并且功能可以在PACE中被选择的蛋白。类似优势能否出现在其他蛋白仍需要更多验证。其次ataxin - 2靶向蛋白酶目前仍处于工具酶和早期应用验证阶段。他们表示这类设计进化酶可用于研究在蛋白水平上破坏致病性ataxin - 2包涵体是否能够改善神经退行性疾病相关表型仍有待后续研究推进。最后对于重新编程蛋白酶来说安全性仍是未来应用中的关键问题。尤其是在切割非天然靶标时除了提高目标切割效率未来还需要尽可能减少对天然底物的切割并系统评估潜在脱靶效应、细胞毒性、递送方式和免疫安全性。
华裔科学家团队Nature发文：AI驱动蛋白质重新设计，拓展蛋白酶治疗应用范围
发布时间：2026/7/24 12:33:47
华裔科学家团队再发Nature刚刚华裔科学家、哈佛大学教授刘如谦David R. Liu团队再发Nature。他们证明人工智能AI驱动的蛋白质重新设计结合实验室连续进化可以获得针对非天然靶点、同时具备高稳定性、高催化效率和高特异性的蛋白酶。AI发现了新进化起点过去天然酶通常被直接作为定向进化起点但其本身稳定性有限经过人工改造或实验室定向进化获得的蛋白质常面临稳定性、催化活性或特异性不足的问题。不同于直接从天然酶开始做定向进化研究团队先通过计算设计获得更稳定、表达更高的BoNT蛋白酶再将这些设计蛋白酶作为自动化连续进化的起点筛选能够切割新底物的变体。具体流程如下1. 计算设计获得稳定化BoNT蛋白酶。研究团队以BoNT/E为模型使用AI模型ProteinMPNN重新设计蛋白酶序列保留底物识别和催化所需的关键残基其余位点由AI重新生成并用AlphaFold2评估结构。随后他们对AI设计变体进行表达、纯化和活性测试。结果显示多数AI设计变体能切割天然底物SNAP25其中D1、D2和D3三个变体综合表现更优最高催化效率达到野生酶的2.8倍。为检验结果是否依赖ProteinMPNN他们还用PROSS重新设计BoNT/E也获得了表达、稳定性和酶动力学改善的变体。他们将这一流程拓展到其他BoNT蛋白酶包括BoNT/F和BoNT/X结果同样保留或提高了催化效率。2. PACE进化获得新底物切割能力。获得稳定化变体后研究团队比较了AI设计变体D3与天然酶作为进化起点的适用性。他们先让两类起点分别适应三个越来越难切割的新底物415、413和412并用PACE持续筛选更高活性的变体。结果显示AI设计变体在三个新底物上都获得了更高活性且在最难底物412上成功率更高。突变互换实验还表明部分有益突变只在AI设计背景下有效不能直接用于天然酶。随后他们进一步尝试让BoNT/E切割ataxin - 2。他们分别从天然酶和AI设计蛋白酶出发用PACE筛选ataxin - 2切割变体并通过酶学和细胞实验验证这些变体的活性与选择性。比“天然酶”更好整体来看基于AI设计的蛋白酶在保留新底物特异性的同时提高了表达水平、稳定性和可进化性。这一改造修复了PTEN靶向变体的稳定性损失也支持获得更高活性的新底物变体并进一步进化出高特异性的ataxin - 2靶向蛋白酶。具体结果如下1. 改善已有进化蛋白酶。AI重新设计可以提高已有进化酶的表达和稳定性。此前的PTEN切割变体E(4130)A2表达低、稳定性差。于是研究团队把其中的进化突变移植到AI重新设计得到的D1、D2和D3中。结果显示新蛋白酶既保留了PTEN切割能力也没有重新切割原本的天然底物SNAP25。同时新蛋白酶的表达水平明显提高移植后的D1、D2和D3变体在大肠杆菌中的表达量提高了2.2至5.2倍在HEK293T细胞中D2和D3变体表达量提高超过24倍PTEN切割产物分别增加4.5倍和3.9倍。2. 提升新底物进化效果。AI设计起点在新底物进化中表现更好。研究团队比较了D3和天然BoNT/E在三个新底物415、413和412上的PACE进化结果。结果显示D3更容易进化出高活性变体稳定化设计改善了后续进化效果。D3在最难底物412上优势最明显。天然酶四组实验中只有两组得到有效变体而D3四组全部成功D3变体的PACE回路激活达到16至20倍高于天然酶变体约10倍。突变互换实验进一步显示部分有益突变只在AI设计蛋白酶中有效在天然酶中无法发挥同样作用。3. 扩展蛋白酶进化空间。重新设计起点能让蛋白酶获得不同于天然酶的突变组合。以底物413为例D3在进化过程中富集了一些天然酶中少见的突变组合说明AI设计后的蛋白酶可以探索不同的功能序列空间。为评估其他设计蛋白酶是否也能作为有效进化起点研究团队进一步测试了两个替代重新设计起点ProteinMPNN设计变体D4和PROSS设计变体PROSS1。结果显示D4和PROSS1均能在三个新底物上通过PACE选择并形成不同于天然酶和D3的进化基因型。在这些替代起点中D4的初始催化速度比天然酶低约20倍但进化后仍获得了与其他设计起点相当、甚至更高的活性。总体来看三种重新设计起点产生的进化变体活性均优于天然酶起点。4. 进化ataxin - 2靶向蛋白酶。序列重新设计起点产生了更快、特异性更强的ataxin - 2切割变体。研究团队通过PACE比较了天然酶起点和序列重新设计起点的进化结果。ataxin - 2是一种与神经退行性疾病相关的蛋白BoNT/E原本不会切割它。他们选择其1181 - 1201位残基作为新的切割区域这一区域与异常蛋白聚集有关。相比从天然酶出发得到的变体序列重新设计起点产生的D3进化变体切割ataxin - 2更快速度提高1.4 - 1.7倍同时它们没有检测到对天然底物SNAP25的切割。在HEK293T细胞中序列重新设计起点得到的变体表达更高产生的ataxin - 2切割产物更多副产物也更少。还有一些不足不过研究团队也指出该方法虽然有望推广到更多酶和蛋白功能但目前仍存在不足。具体如下首先这项研究主要围绕BoNT/E蛋白酶展开它更适合能够通过序列重新设计提高稳定性、并且功能可以在PACE中被选择的蛋白。类似优势能否出现在其他蛋白仍需要更多验证。其次ataxin - 2靶向蛋白酶目前仍处于工具酶和早期应用验证阶段。他们表示这类设计进化酶可用于研究在蛋白水平上破坏致病性ataxin - 2包涵体是否能够改善神经退行性疾病相关表型仍有待后续研究推进。最后对于重新编程蛋白酶来说安全性仍是未来应用中的关键问题。尤其是在切割非天然靶标时除了提高目标切割效率未来还需要尽可能减少对天然底物的切割并系统评估潜在脱靶效应、细胞毒性、递送方式和免疫安全性。
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