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AI辅助蛋白质设计:从理解自然到超越自然

更新时间 2026-09-17来源 墨子沙龙正文 2051字阅读约 7分钟5 张图片
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2026年7月30日,墨子沙龙与西湖大学合作举办的活动“AI4S:当人工智能遇见科学发现”在西湖大学圆满落幕。西湖大学生命科学学院特聘研究员、新基石研究员、博士生导师卢培龙在活动中开展题为《AI蛋白质设计》的报告。本文根据报告内容整理而成。

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大家可能知道,蛋白质是生命活动的承载体——它可以起到构建组织、催化反应、免疫防御、激素调节等各种各样的生命活动。这些生命活动是由它的结构所决定的。就像我们日常用的物品一样,剪刀有剪刀的形状,斧头有斧头的形状,我们用不同的工具做不同的事。蛋白质也是一样的。

计算机里的信息由0和1编码,DNA由四个碱基A、T、C、G编码生命信息。对于蛋白质而言,它是由20种天然氨基酸排列形成的不同序列,从而产生很多种不同的蛋白质。

生命科学里有中心法则:信息从DNA到RNA再到蛋白质。具体的生命活动主要是靠蛋白质来执行的。

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序列决定结构,结构决定功能

蛋白质的序列会自发地折叠形成特定的三维结构——序列决定了结构,结构进一步决定了功能。以绿色荧光蛋白为例,它的序列折叠形成了结构,中间形成一个特定的荧光发色团,所以会吸收一个光子再发射一个光子,产生荧光。

1972年诺贝尔化学奖授予了这个原理的发现:多肽链氨基酸的序列含有它三维结构的全部信息。而且我们可以对序列进行重编程——2008年诺贝尔化学奖授予了荧光蛋白的发现和改造,我们可以改变序列让它产生各种颜色;2018年诺贝尔化学奖授予了蛋白质的定向进化,我们可以在试管里改变蛋白质序列获得想要的性状。

2024年诺贝尔化学奖的一半授予了我的博士后导师David Baker,表彰他在蛋白质从头设计方面的贡献;另一半授予了DeepMind的两位科学家,表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献。

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蛋白质从头设计:从天文数字中寻找答案

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蛋白质从头设计,就是想要针对特定的结构去设计一个序列,让它折叠形成特定的结构并执行功能。就像自然界用固氮酶在生理条件下合成氨一样,我们能不能用从头设计来获取想要的新蛋白功能?

这个问题非常复杂。对于一个长度为n的蛋白质,它有20的n次方种组合方式——天文数字。我们要找到能编码并折叠成特定结构的蛋白,非常困难。

早期蛋白设计基于对蛋白的理解,比如水溶性蛋白有疏水核心和亲水表面,设计方法需要满足这样的原则,但成功率和结构的精确度非常有限。

后来用的计算工具(如Rosetta),用近似手段计算能量,可以从头设计出全新的蛋白质结构类型,与数据库中所有自然蛋白质结构几乎没有相似性。

再后来,基于人工智能的蛋白质设计模型出现了。扩散模型可以像生成图片一样生成特定蛋白质骨架,还可以加约束(对称性、功能残基等);语言模型把蛋白质序列作为一种语言,同时理解序列、结构和功能的对应关系。

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我们可以设计什么

用这些方法,可以设计全新的酶催化反应,比如retro-aldol enzyme、 Kemp elimination enzyme;可以设计针对新冠病毒或蛇毒毒素的中和蛋白——微型蛋白以超高亲和力结合靶点,非常稳定,不需要冷链运输。

我自己的工作聚焦于跨膜蛋白。膜蛋白占了人类基因组的四分之一以上,是半数以上药物的靶点,具有酶、信号转导、物质转运、细胞识别等功能。生命体要实时了解外界环境变化并做出响应,大部分靠膜蛋白进行感知。

但膜蛋白从头设计进展非常缓慢。我们设计膜蛋白,一方面可以探索膜蛋白折叠、结构和功能之间的关系,另一方面可以做CAR-T治疗、纳米孔测序、光遗传学等应用。

我们之前的工作可以精确地从头设计跨膜蛋白结构——解析出来的结构与设计模型几乎完全一样。进一步,我们可以设计对称性更高的孔道蛋白:6次跨膜、12次跨膜、16次跨膜,具有不同的孔径。

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下一步,我们希望设计能响应外界各种环境刺激的膜蛋白——不只是化学信号,还有物理信号。

我们针对一个荧光生成小分子设计了它的结合膜蛋白——在膜蛋白里设计出一个空腔,与配体完全吻合。它可以用超高亲和力结合小分子,产生强荧光。实验结构与设计模型吻合得很好,可以用来做活细胞成像。

我们还设计了电压门控阴离子通道,让跨膜蛋白感受电信号。利用带电的精氨酸响应电压、发生构象变化来控制通道开关。它在膜电势超过40毫伏时才显著开放,我们可以调控它的开放电压阈值。

我们把这些自然界中不存在的通道编码成AAV,打到小鼠脑神经元里,表达在神经元膜表面。当神经元产生动作电位时,氯离子涌入胞内,神经元活动被抑制。这样就可以从头设计的工具去调控神经活动,将来希望能应用于癫痫或抑郁症等疾病。

我们的目标是设计跨膜蛋白质,动态地响应外界特定信号。目前已经实现了荧光膜蛋白(响应荧光信号)和电压门控阴离子通道(响应电信号),正在努力实现膜电势与荧光的对应关系、特定配体的转运识别和信号传递。从静态设计拓展到动态设计,从简单功能拓展到复杂功能。

用蛋白质设计的方法去理解自然,进而超越自然,在AI辅助下,这已经触手可及。大家可以想象一个蛋白质功能,我们用研究去实现它,迈向复杂动态定制化的设计,推动人类认知迈上新台阶。

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