10 月 14 日，2024 年诺贝尔化学奖得主 David Baker 领导的华盛顿大学蛋白质设计研究所团队，在 Nature 发表了两篇研究论文，展示了利用 AI 从头设计蛋白酶的最新成果。研究人员分别设计出两类具有催化活性的蛋白酶，不仅能够按照预设位置切割蛋白质，还在哺乳动物细胞及疾病相关蛋白的实验中验证了其功能。
其中，在半胱氨酸蛋白酶研究中，69 个设计方案有 13 个表现出切割活性，成功率约为 19%，最高可将肽键水解反应加速约 3,000 万倍；在另一项金属蛋白酶研究中，135 个设计方案有约 36% 表现出催化活性，经过进一步优化，最高催化加速超过 100 亿倍。
蛋白酶是一类能够切断蛋白质中肽键的酶，广泛参与蛋白质加工、细胞信号传递等生命活动。近年来，AI 已被用于预测蛋白质结构和设计全新的蛋白质，但从头设计能够完成特定化学反应的酶，仍然是一项具有挑战性的任务。此次两项研究分别采用不同的催化机制，获得了能够识别并切割特定蛋白质序列的人工设计酶。
从零设计两类蛋白酶，最高催化加速超 100 亿倍
从头设计蛋白酶，不仅需要确定蛋白质的三维结构，还要在其中安排能够完成化学反应的活性位点，使目标蛋白质能够准确进入并发生切割反应。
其中一个难点在于肽键本身非常稳定。蛋白质由氨基酸通过肽键连接而成，在没有酶参与的情况下，肽键的自然水解通常十分缓慢。因此，研究人员需要同时解决底物识别、催化活性位点设计以及反应效率等问题。
第一个研究中，研究人员将目标锁定在半胱氨酸蛋白酶上。这类酶依靠活性位点中的半胱氨酸残基参与催化。当目标蛋白质进入正确位置后，半胱氨酸上的活性基团能够攻击肽键，促使其断裂。
研究团队结合 RFdiffusion 系列模型、ProteinMPNN 和 AlphaFold 3 等工具，生成候选蛋白质结构、设计氨基酸序列，并评估其能否形成预期的催化结构。随后，研究人员通过实验检测这些蛋白酶是否具有切割活性。
在最初测试的 69 个设计中，13 个能够切割目标底物，成功率约为 19%。其中表现最好的蛋白酶，相对于没有酶参与的反应，能够将肽键水解速度提高约 3,000 万倍。
研究团队还通过晶体结构分析验证了设计结果。6 个设计蛋白酶的实验结构与计算模型高度接近，Cα 原子的均方根偏差均小于 1.2 埃，说明这些蛋白质的实际结构与设计结构基本一致。
这些蛋白酶的整体折叠结构与天然蛋白酶有所不同，表明研究人员可以不依赖天然酶已有的蛋白质骨架，设计出具有相应催化功能的新结构。不过，与活性最高的天然半胱氨酸蛋白酶相比，设计酶的催化效率仍存在差距。研究人员认为，主要原因包括活性位点的空间排列不够理想，以及底物定位不够精确。
第二个研究中，研究人员采用了另一种催化机制，尝试从头设计金属蛋白酶。与半胱氨酸蛋白酶不同，金属蛋白酶通常利用锌离子帮助水分子参与肽键水解。锌离子位于酶的活性中心，可以促进水分子活化，使其更容易参与切割反应。
研究团队利用 RFdiffusion 系列工具生成蛋白质结构，并设计能够结合锌离子的催化位点，以及与目标肽段结合的区域。
在测试的 135 个设计方案中，约 36% 能够在预设位置切割对应肽段。表现最好的初始设计，可以将肽键水解速度提高超过 1 亿倍。
在此基础上，研究人员继续优化蛋白酶的活性中心，仅替换 4 个氨基酸，就将最高催化加速倍数提高至 100 亿倍以上。
进一步分析显示，这些调整改善了催化活性位点中关键原子的空间排列，使它们在反应发生前就更接近有利于催化的位置，从而提高反应效率。
切割疾病相关蛋白，并在细胞中验证功能
在获得具有催化活性的蛋白酶后，研究团队进一步测试了它们在更复杂生物学环境中的功能。
在半胱氨酸蛋白酶研究中，研究人员将设计出的蛋白酶引入哺乳动物细胞，观察其能否识别并切割目标蛋白质。实验结果显示，这些蛋白酶能够在细胞内发挥作用，完成预期的蛋白切割任务。
蛋白质切割是细胞内常见的调控方式。通过识别特定序列并切断肽键，蛋白酶可以参与蛋白质加工、激活或降解等过程。此次实验表明，从头设计的半胱氨酸蛋白酶不仅能够在体外发挥催化功能，也可以在哺乳动物细胞中用于特定蛋白质的切割。
另一项金属蛋白酶研究则测试了对疾病相关蛋白的切割能力。研究团队选择了三类目标，分别是 TDP-43、β-淀粉样蛋白（Aβ）和血清淀粉样蛋白 A（SAA）。
TDP-43 是一种参与 RNA 加工的蛋白质，其异常聚集与肌萎缩侧索硬化症（ALS）、部分额颞叶痴呆等神经退行性疾病有关。Aβ 是阿尔茨海默病研究中受到广泛关注的蛋白质片段，其异常聚集是该疾病的重要病理特征之一。SAA 则是一种炎症相关蛋白，其异常沉积与某些类型的淀粉样变性有关。
针对这些目标，研究人员分别设计了能够识别特定切割位点的金属蛋白酶。实验表明，部分设计酶能够选择性切割相应蛋白质或肽段，在相关实验中实现最高约 10 亿倍的催化加速。
不过，这些结果主要验证了人工设计蛋白酶对疾病相关蛋白的识别和切割能力，并不代表已经具备治疗疾病的效果。相关研究尚未进入临床应用阶段。
除了切割疾病相关蛋白，研究团队还尝试利用人工设计的蛋白酶，控制其他生物活性分子的功能。这部分实验主要涉及两类分子：细胞因子和受体拮抗剂。细胞因子是参与细胞间信号传递的蛋白质，能够调节免疫反应等生物学过程；受体拮抗剂则通过与特定受体结合，阻止其他分子激活受体，从而抑制相应的信号传递。
研究人员采用了一种类似“分子开关”的设计方法。首先，通过蛋白质设计，在这些生物活性分子上增加一段起遮挡作用的结构，使其暂时无法正常结合目标受体，活性因此受到抑制。随后，在遮挡结构与功能蛋白之间设置特定的蛋白酶切割位点。当人工设计的蛋白酶识别并切断这一位置时，原本受到限制的分子便能够恢复活性。
实验中，研究人员成功设计出能够被特定蛋白酶选择性激活的细胞因子和受体拮抗剂。这意味着，研究人员不仅可以设计具有特定切割能力的蛋白酶，还可以将这种切割能力与其他蛋白质的功能联系起来，通过控制切割过程，决定相关分子何时被激活。
这种方法也被称为“生物正交控制”。通俗来说，就是在细胞原有的信号调控机制之外，建立一套人工设计的分子控制系统。由于蛋白酶的识别序列可以专门设计，研究人员希望使其主要作用于预设目标，而尽量减少对细胞内其他蛋白质的影响。
研究团队认为，这类可编程蛋白酶未来可以用于开发需要在特定条件下激活的治疗性蛋白质，也可能应用于生物技术和生物修复等领域。不过，目前研究主要验证了蛋白酶的切割能力及其对特定生物活性分子的调控功能，距离实际治疗应用，还需要进一步评估其在复杂生物环境中的活性、选择性和安全性。
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
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注：封面/首图由 AI 辅助生成
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