AI從零設計蛋白酶，催化加速超100億倍，David Baker團隊重磅成果連發兩篇Nature

10 月 14 日，2024 年諾貝爾化學獎得主 David Baker 領導的華盛頓大學蛋白質設計研究所團隊，在 Nature 發表了兩篇研究論文，展示了利用 AI 從頭設計蛋白酶的最新成果。研究人員分別設計出兩類具有催化活性的蛋白酶，不僅能夠按照預設位置切割蛋白質，還在哺乳動物細胞及疾病相關蛋白的實驗中驗證了其功能。

其中，在半胱氨酸蛋白酶研究中，69 個設計方案有 13 個表現出切割活性，成功率約為 19%，最高可將肽鍵水解反應加速約 3,000 萬倍；在另一項金屬蛋白酶研究中，135 個設計方案有約 36% 表現出催化活性，經過進一步優化，最高催化加速超過 100 億倍。

蛋白酶是一類能夠切斷蛋白質中肽鍵的酶，廣泛參與蛋白質加工、細胞信號傳遞等生命活動。近年來，AI 已被用於預測蛋白質結構和設計全新的蛋白質，但從頭設計能夠完成特定化學反應的酶，仍然是一項具有挑戰性的任務。此次兩項研究分別採用不同的催化機制，獲得了能夠識別並切割特定蛋白質序列的人工設計酶。

從零設計兩類蛋白酶，最高催化加速超 100 億倍

從頭設計蛋白酶，不僅需要確定蛋白質的三維結構，還要在其中安排能夠完成化學反應的活性位點，使目標蛋白質能夠準確進入併發生切割反應。

其中一個難點在於肽鍵本身非常穩定。蛋白質由氨基酸通過肽鍵連接而成，在沒有酶參與的情況下，肽鍵的自然水解通常十分緩慢。因此，研究人員需要同時解決底物識別、催化活性位點設計以及反應效率等問題。

第一個研究中，研究人員將目標鎖定在半胱氨酸蛋白酶上。這類酶依靠活性位點中的半胱氨酸殘基參與催化。當目標蛋白質進入正確位置後，半胱氨酸上的活性基團能夠攻擊肽鍵，促使其斷裂。

研究團隊結合 RFdiffusion 系列模型、ProteinMPNN 和 AlphaFold 3 等工具，生成候選蛋白質結構、設計氨基酸序列，並評估其能否形成預期的催化結構。隨後，研究人員通過實驗檢測這些蛋白酶是否具有切割活性。

在最初測試的 69 個設計中，13 個能夠切割目標底物，成功率約為 19%。其中表現最好的蛋白酶，相對於沒有酶參與的反應，能夠將肽鍵水解速度提高約 3,000 萬倍。

研究團隊還通過晶體結構分析驗證了設計結果。6 個設計蛋白酶的實驗結構與計算模型高度接近，Cα 原子的均方根偏差均小於 1.2 埃，說明這些蛋白質的實際結構與設計結構基本一致。

這些蛋白酶的整體摺疊結構與天然蛋白酶有所不同，表明研究人員可以不依賴天然酶已有的蛋白質骨架，設計出具有相應催化功能的新結構。不過，與活性最高的天然半胱氨酸蛋白酶相比，設計酶的催化效率仍存在差距。研究人員認為，主要原因包括活性位點的空間排列不夠理想，以及底物定位不夠精確。

圖 | 設計的蛋白酶具有活性（來源：Nature） 第二個研究中，研究人員採用了另一種催化機制，嘗試從頭設計金屬蛋白酶。與半胱氨酸蛋白酶不同，金屬蛋白酶通常利用鋅離子幫助水分子參與肽鍵水解。鋅離子位於酶的活性中心，可以促進水分子活化，使其更容易參與切割反應。

研究團隊利用 RFdiffusion 系列工具生成蛋白質結構，並設計能夠結合鋅離子的催化位點，以及與目標肽段結合的區域。

在測試的 135 個設計方案中，約 36% 能夠在預設位置切割對應肽段。表現最好的初始設計，可以將肽鍵水解速度提高超過 1 億倍。

在此基礎上，研究人員繼續優化蛋白酶的活性中心，僅替換 4 個氨基酸，就將最高催化加速倍數提高至 100 億倍以上。

進一步分析顯示，這些調整改善了催化活性位點中關鍵原子的空間排列，使它們在反應發生前就更接近有利於催化的位置，從而提高反應效率。

切割疾病相關蛋白，並在細胞中驗證功能

在獲得具有催化活性的蛋白酶後，研究團隊進一步測試了它們在更復雜生物學環境中的功能。

在半胱氨酸蛋白酶研究中，研究人員將設計出的蛋白酶引入哺乳動物細胞，觀察其能否識別並切割目標蛋白質。實驗結果顯示，這些蛋白酶能夠在細胞內發揮作用，完成預期的蛋白切割任務。

蛋白質切割是細胞內常見的調控方式。通過識別特定序列並切斷肽鍵，蛋白酶可以參與蛋白質加工、激活或降解等過程。此次實驗表明，從頭設計的半胱氨酸蛋白酶不僅能夠在體外發揮催化功能，也可以在哺乳動物細胞中用於特定蛋白質的切割。

另一項金屬蛋白酶研究則測試了對疾病相關蛋白的切割能力。研究團隊選擇了三類目標，分別是 TDP-43、β-澱粉樣蛋白（Aβ）和血清澱粉樣蛋白 A（SAA）。

TDP-43 是一種參與 RNA 加工的蛋白質，其異常聚集與肌萎縮側索硬化症（ALS）、部分額顳葉痴呆等神經退行性疾病有關。Aβ 是阿爾茨海默病研究中受到廣泛關注的蛋白質片段，其異常聚集是該疾病的重要病理特徵之一。SAA 則是一種炎症相關蛋白，其異常沉積與某些類型的澱粉樣變性有關。

針對這些目標，研究人員分別設計了能夠識別特定切割位點的金屬蛋白酶。實驗表明，部分設計酶能夠選擇性切割相應蛋白質或肽段，在相關實驗中實現最高約 10 億倍的催化加速。

不過，這些結果主要驗證了人工設計蛋白酶對疾病相關蛋白的識別和切割能力，並不代表已經具備治療疾病的效果。相關研究尚未進入臨床應用階段。

圖 | 蛋白酶設計的功能表徵（來源：Nature） 除了切割疾病相關蛋白，研究團隊還嘗試利用人工設計的蛋白酶，控制其他生物活性分子的功能。這部分實驗主要涉及兩類分子：細胞因子和受體拮抗劑。細胞因子是參與細胞間信號傳遞的蛋白質，能夠調節免疫反應等生物學過程；受體拮抗劑則通過與特定受體結合，阻止其他分子激活受體，從而抑制相應的信號傳遞。

研究人員採用了一種類似“分子開關”的設計方法。首先，通過蛋白質設計，在這些生物活性分子上增加一段起遮擋作用的結構，使其暫時無法正常結合目標受體，活性因此受到抑制。隨後，在遮擋結構與功能蛋白之間設置特定的蛋白酶切割位點。當人工設計的蛋白酶識別並切斷這一位置時，原本受到限制的分子便能夠恢復活性。

實驗中，研究人員成功設計出能夠被特定蛋白酶選擇性激活的細胞因子和受體拮抗劑。這意味著，研究人員不僅可以設計具有特定切割能力的蛋白酶，還可以將這種切割能力與其他蛋白質的功能聯繫起來，通過控制切割過程，決定相關分子何時被激活。

這種方法也被稱為“生物正交控制”。通俗來說，就是在細胞原有的信號調控機制之外，建立一套人工設計的分子控制系統。由於蛋白酶的識別序列可以專門設計，研究人員希望使其主要作用於預設目標，而儘量減少對細胞內其他蛋白質的影響。

研究團隊認為，這類可編程蛋白酶未來可以用於開發需要在特定條件下激活的治療性蛋白質，也可能應用於生物技術和生物修復等領域。不過，目前研究主要驗證了蛋白酶的切割能力及其對特定生物活性分子的調控功能，距離實際治療應用，還需要進一步評估其在複雜生物環境中的活性、選擇性和安全性。

參考鏈接：

1.Chen, A., Wu, K., Choi, H. et al. Computational design of metalloproteases. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-11167-2

2.Choi, H., Bauer, M.S., Coventry, B. et al. De novo design of cysteine proteases. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-11143-w

運營/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成

參考來源：麻省理工科技評論 · 17100（轉載自 落花）

免責聲明：轉載僅供信息參考，版權歸原作者及原媒體所有。