近日，博德研究所研究团队在《自然》杂志发表成果，首次证实将人工智能蛋白质设计与实验室定向进化技术相结合，能显著提升工程酶的优化效率。该研究由大卫·刘教授领导，尼克·克拉斯诺为第一作者。团队利用AI算法对肉毒杆菌神经毒素蛋白酶进行序列重设计，在保持原有三维构象的同时大幅提升其热力学稳定性。随后，研究人员采用PACE平台对该AI设计蛋白进行定向进化，成功使其具备切割与神经退行性疾病密切相关的ataxin-2蛋白的能力。实验表明，以AI稳定化蛋白为起点进化出的酶，其靶向切割效率较传统天然蛋白高出七十九倍。大卫·刘指出，实验室进化中新功能的获取往往伴随结构失稳，而AI设计提供的稳定性冗余为突变探索提供了更大空间，有效避免了功能获得与折叠能力丧失之间的矛盾。该成果验证了计算设计与湿实验演化的协同优势，为逆转录酶等生物分子的定向改造提供了全新范式，有望深刻重塑生物医药领域的蛋白质工程研发流程。