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
- 社会学家 Harry Collins:LLM 无法发明新语言,做不了前沿科学 — whoamisri · 2026-09-11
- 「Waymo 效应」:AI 正在悄悄让科研协作变少 — JohnHammersley · 2026-09-11
- HF 工程师争论:非生成任务全用因果注意力是在浪费算力 — antoine_chaffin · 2026-09-11
- 智利学者:AI 反馈规模化是医学教育可持续的关键 — julianvarascom · 2026-09-11
- Nature 新研究实现全身器官细胞活动成像,揭示跨器官体级回路 — arjunrajlab · 2026-09-11
- SignNet 1M 手语数据集发布 — ducha_aiki · 2026-09-11