从头设计跨膜荧光激活蛋白模型
亮相今年春晚的舞蹈节目《秧BOT》，让机器人成了开年的“顶流”。从机器狗到机器人，从过去只能简单摇头抬臂，到现在能跳舞翻跟斗，机器智能技术正经历颠覆式发展。
同样的变革，也在生命科学领域发生。日前，西湖大学卢培龙团队在国际学术期刊《自然》上发表文章——研究人员运用AI技术极大地提高了跨膜蛋白质设计的精度和效率，在世界范围内首次实现了跨膜荧光激活蛋白的精确从头设计，标志着AI蛋白质设计能力取得重要突破。
什么是AI蛋白质设计？这像是一个AI“师法自然”并试图超越自然的实例。
大自然中，不同氨基酸序列的肽链能通过折叠形成不同的结构，从而产生不同的功能；而蛋白质从头设计的过程实际上是将这个流程倒过来，先预设需要的功能和对应的结构，再反推折叠出这个结构所需要的氨基酸序列。
卢培龙很早就“盯”上了这块“空白”。
卢培龙本科毕业于中国科学技术大学，博士毕业于清华大学，师从中国科学院院士施一公。博士后阶段，他加入了美国华盛顿大学蛋白质设计研究所戴维·贝克的课题组，开启了一段长达5年的研究。2018年，卢培龙在世界上首次实现了对多次跨膜蛋白的精确从头设计，该研究采用了多条螺旋状的结构作为蛋白骨架，与天然存在的跨膜蛋白的常见架构相符合。
然而，仅有结构还远远不够，卢培龙希望赋予人工膜蛋白真正的功能。2020年8月，《自然》报道了卢培龙与戴维·贝克团队合作完成的又一项重要研究——他们在世界范围内首次实现了对跨膜孔蛋白的精确从头设计，这次的结构具备了离子、小分子转运通道的功能。
但这离“随心”定制任意膜蛋白还有差距。
逢山开路，遇河架桥。随着人工智能技术的快速迭代，卢培龙团队的蛋白质设计能力也更强了。今年2月，《自然》报道了卢培龙团队采用深度学习方法，实现了小分子结合跨膜蛋白的精确设计。至此，科学家可针对任意小分子进行小分子结合跨膜蛋白的设计，不再依赖天然蛋白骨架，为定制化功能的跨膜蛋白从头设计奠定了基础。
这项研究或将打开生命健康领域的新世界。“人类基因组编码的所有蛋白质中，超25%是膜蛋白。现代药物的靶点一半以上都是膜蛋白。”卢培龙表示，“从头设计能精准结合特定配体分子的跨膜蛋白”，未来在疾病治疗、药物研发、生物传感、分子检测、合成生物等领域具有巨大的应用潜力。
AI蛋白质设计正成为生命科学研究中的“新贵”；人工智能与基础科学的深度融合，也成了诺贝尔奖青睐的领域，戴维·贝克正是2024年诺贝尔化学奖获得者之一。
目前，西湖大学汇聚了卢培龙、曹龙兴、陈子博、谢琦、原发杰等一批生命科学与人工智能专业的优秀青年科学家，他们共同向这一学术前沿发起挑战。不久前，曹龙兴和谢琦合作发表的一篇科研文章中，首次将蛋白质设计运用于CAR—T免疫细胞疗法，目前已进入临床研究阶段。
