工程化蛋白在工业和医疗领域发挥着重要作用，从疫苗的制造到增强作物和食品蛋白的韧性。科学家能够设计出改进自然提供的蛋白质的蛋白；然而，这些实验通常需要大量的时间和精力。最近，研究人员推出了一种名为EVOLVEPro的AI驱动的蛋白设计工具，该工具在各类应用中已展现出其潜力，并可能有助于解决进一步的医疗问题。
自然有其自身有效的蛋白设计方法，尽管科学家在这一领域表现出色，但人工智能（AI）可以将蛋白质工程提升到一个全新的水平。这些“设计蛋白”的潜在医疗用途包括开发更具针对性的抗体以治疗自身免疫疾病和癌症，以及创建对病毒感染更强效的疫苗。这些好处可能超越医疗保健，潜在地导致更营养或能吸收更多二氧化碳的作物。来自麻省总医院布莱根妇女医院（Mass General Brigham）和贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）的研究人员推出了一种名为EVOLVEpro的AI工具，这标志着蛋白工程的重大进展。一篇发表在Science的论文展示了该工具如何通过工程化六种不同应用的蛋白来提高蛋白的稳定性、准确性和有效性。
“像这样的工具的真正优势在于，它让我们不再受限于进化的约束。借助AI，我们可以根据任何必要的方式定制蛋白，”麻省总医院布莱根妇女医院的基因和细胞治疗研究所的共同资深作者及研究员Omar Abudayyeh博士解释道。他还在BIDMC担任职务，并且是哈佛医学院的助理教授。“我们可以创造出不仅更好且更快、更强的蛋白，调整它们以实现更高效的结合，从而改善疗法或增强其功能。如果有办法测量它，就有办法增强它。”
尽管蛋白工程的概念并不新颖，但AI和大语言模型的兴起正在革新这一领域。蛋白语言模型（PLMs）能够理解蛋白的“语法”，分析来自广泛基因组数据库的序列，并根据特定要求建议修改以改进蛋白。与最新的语言模型相似，EVOLVEpro在之前的模型之上运作，并提供推理能力，从而得出更有洞见的响应。
“最近蛋白建模已取得重大进展，我们认为也许可以利用大语言模型来预测更优的蛋白序列，”来自BIDMC病毒学和疫苗研究中心的共同资深作者Jonathan S. Gootenberg博士说道，“我们的研究结果不断证明这一工具的有效性。我们选择了两种具有临床相关性的抗体——要么在使用中，要么接近应用——并发现通过EVOLVEpro，我们可以工程化出一种具有更好结合能力和更好表达的抗体。通常情况下，您可能在这些领域之一表现出色，但在这里，我们在两个领域都取得了改进。”
这样的研究突显了基因和细胞治疗在未来医学中的 promising advancements。麻省总医院布莱根妇女医院的基因和细胞治疗研究所（GCTI）成立于2022年，旨在推动有潜力治愈疾病或防止其进展的靶向治疗的发现与开发。该研究所包括500多位研究人员和临床医生，致力于推进基因和细胞治疗的首次人类试验以及最终挽救生命的患者护理。
负责Science论文的研究团队由基因和细胞治疗研究所的第一作者Kaiyi Jiang、Zhaoqing Yan和麻省理工学院的Matteo Di Bernardo领导，利用EVOLVEpro设计了六种蛋白。研究人员发现，EVOLVEpro工程化的两种单克隆抗体在附着其目标方面的效率提高了30倍。一种微型CRISPR核酸酶诱导遗传变化的能力提高了5倍。用于基因编辑的初级编辑器在将序列插入基因组中的效率提高了两倍。同时，Bxb1整合酶在将DNA整合到细胞中的能力上提高了4倍，以用于可编程基因应用，而T7 RNA聚合酶——RNA生产的关键——在生成准确的RNA拷贝方面的能力提高了100倍，这对于生产用于治疗和疫苗的mRNA至关重要。
“我们相信这只是EVOLVEpro的开始，它将随着时间的发展不断演变，并且在蛋白工程应用方面具有广泛的潜力，”Jiang指出。“这项技术带来了一个新时代，我们可以工程化蛋白，不仅仅是模仿自然的设计，而是解决自然未曾遇到的挑战——从创造精确的药物到开发可能帮助应对气候变化和粮食安全等全球问题的蛋白。”
