Nature 研究：AI 重设计蛋白起点，进化出更强酶
lucapinello · x · 2026-07-23
AI 重设计的蛋白起点，能让酶进化得更好
这篇发表在 Nature 的研究把 ProteinMPNN 的序列设计和自动化实验室进化结合起来，验证了一个核心判断：先用 AI 重新设计蛋白起始序列，再做定向进化，能比直接从天然蛋白出发拿到更好的结果。
- 研究者重设计了三种不同的 肉毒神经毒素蛋白酶，得到稳定性更好、催化效率完整的变体。
- 在并行的连续进化实验里，这些重设计起点持续产出更高活性的后续突变体。
- 作者认为，AI 重设计扩大了可探索的适应度空间，让原本难以到达的高功能序列变得可达。
- 进一步在 ataxin-2 相关底物上验证时，AI 重设计路线得到的蛋白酶同时具备更高催化效率和稳定性，并将选择性提升到比最佳 WT 路线高 79 倍。
这项工作提供了一条更实用的蛋白工程流程：先用 AI 设计更好的起点，再让实验进化去放大优势。
所属事件:Nature 研究：AI 重设计蛋白可成为更优进化起点(2 条相关)→
「研究」频道最新
- Raji 指出 FAccT 论文常被 NIST、FTC 和 DoJ 引用 — rajiinio · 2026-07-23
- 《Nature》解读：LLM 能预测社会科学实验结果 — RobbWiller · 2026-07-23
- Nature 论文发现 LLM 能预测社会科学实验结果 — RobbWiller · 2026-07-23
- 研究者开放社会科学处理效应预测 demo — RobbWiller · 2026-07-23
- 纯 LLM 试验不到 1 美元，效果接近 230 人人工试验 — RobbWiller · 2026-07-23
- LLM 预测平均高估 2 倍，现场实验上更弱 — RobbWiller · 2026-07-23