在試管中“馴化”蛋白質(zhì)：酶的定向進(jìn)化

生命的存續(xù)需要能量，而能量的釋放、儲(chǔ)存和利用都需要通過化學(xué)反應(yīng)來實(shí)現(xiàn)，這便依賴一類特殊的蛋白質(zhì)——酶。它們由活細(xì)胞合成，在生物體內(nèi)外極為高效地催化著各種生化反應(yīng)，并已被廣泛應(yīng)用在食品、藥物、飼料等物資的生產(chǎn)中。

如今，這一生命活動(dòng)的化學(xué)引擎，正經(jīng)歷著一場(chǎng)靜默的“馴化革命”。

酶。

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如同農(nóng)學(xué)家改良作物品種，科學(xué)家通過模擬自然選擇機(jī)制，對(duì)酶進(jìn)行定向改造：利用基因突變產(chǎn)生功能變異，再通過人工篩選保留最優(yōu)個(gè)體，從而克服天然酶易失活、穩(wěn)定性差、可能存在副反應(yīng)等諸多缺點(diǎn)。那么我們能否像馴化作物一樣“馴化”這些蛋白質(zhì)呢？

早在1859年，英國生物學(xué)家查爾斯·達(dá)爾文就在巨著《物種起源》中解釋了人類馴化作物的生物學(xué)原理。在自然的生殖過程中，生物偶爾會(huì)自發(fā)地產(chǎn)生隨機(jī)變異，因此即使屬于同一物種的不同的個(gè)體間也具有差異。而人在生產(chǎn)過程中會(huì)有意地保留最符合自己要求的個(gè)體，令其繁衍更多后代，并繼續(xù)在后代中選擇并保留更符合生產(chǎn)需求的個(gè)體，在漫長的選擇過程中實(shí)現(xiàn)作物的馴化。

由此我們可以總結(jié)出“馴化”過程必需的要素：隨機(jī)變異和從需求出發(fā)的選擇。在1952年，科學(xué)家已經(jīng)通過多個(gè)實(shí)驗(yàn)揭示了細(xì)胞生物的遺傳物質(zhì)是DNA，它在細(xì)胞中指揮著蛋白質(zhì)的合成，生物變異的本質(zhì)也就是細(xì)胞中DNA的變化。在馴化作物的過程中，變異主要來自有性生殖過程中的基因重組和細(xì)胞分裂過程中的隨機(jī)突變。然而這種變異發(fā)生的頻率太低，需要漫長的時(shí)光才能實(shí)現(xiàn)馴化。為了提高變異的頻率，科學(xué)家最初使用了較為“暴力”的手段：對(duì)細(xì)胞施加一些能對(duì)DNA造成損傷的因素，如紫外線等。這些因素會(huì)對(duì)原有的DNA造成一定損傷，從而逼迫細(xì)胞對(duì)DNA進(jìn)行修復(fù)。在修復(fù)的過程中難免“忙中出錯(cuò)”，實(shí)現(xiàn)較高頻率的突變。但這樣的誘變過程過于盲目，對(duì)細(xì)胞容易造成損傷的同時(shí)還無法保證突變發(fā)生在目標(biāo)蛋白對(duì)應(yīng)的基因上，很容易做大量無用功。

為了將誘變集中在目標(biāo)基因中，科學(xué)家們發(fā)明了一種類似于“分子手術(shù)刀”的分子生物學(xué)技術(shù)——聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（PCR）。PCR是一種在非細(xì)胞體系中實(shí)現(xiàn)特定DNA片段復(fù)制的技術(shù)，它的核心是忠實(shí)“抄寫”遺傳信息的DNA聚合酶。這類酶在催化新DNA合成的時(shí)候可以按照堿基互補(bǔ)配對(duì)原則一絲不茍地合成新DNA分子，雖然偶爾也會(huì)“抄錯(cuò)”，但多數(shù)DNA聚合酶都自帶“改錯(cuò)”機(jī)制，可以識(shí)別并更正“抄錯(cuò)”的部分。

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當(dāng)我們需要讓特定的基因片段產(chǎn)生變異的時(shí)候，就可以將負(fù)責(zé)抄寫的DNA聚合酶換為不具備“改錯(cuò)”機(jī)制的酶，并提高反應(yīng)環(huán)境中的鎂離子濃度，增加DNA聚合酶“抄錯(cuò)”的概率。

在獲得這些DNA片段后，將他們連入載體、導(dǎo)入細(xì)胞，就可以獲得一大批具有含有特定基因隨機(jī)突變的細(xì)胞群。這種精準(zhǔn)定位的分子編輯，還帶有更加豐富的隨機(jī)突變，使變異效率提升百倍以上，真正實(shí)現(xiàn)了“外科手術(shù)式”的基因改造。

目前，科學(xué)家已經(jīng)通過定向進(jìn)化技術(shù)“馴化”了很多酶，但這種對(duì)自然選擇的模仿存在一個(gè)無法避免的問題：和在自然界中一樣，實(shí)驗(yàn)室中營造突變具有不定向性。如果直接按照腦海中的藍(lán)圖創(chuàng)造出全新的蛋白質(zhì)，生產(chǎn)效率將獲得更大的提升。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，科學(xué)家開始利用信息技術(shù)工具對(duì)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)，繪制蛋白質(zhì)的詳細(xì)“圖紙”。例如，著名的AlphaFold平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)高精度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，任何人只要輸入一串氨基酸序列就可以看到對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，甚至可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與DNA、RNA等其他分子相互作用的情況。

2024年10月9日，谷歌DeepMind的 Demis Hassabis、John Jumpe 因?qū)Φ鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，與蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)先驅(qū) David Baker 分享了2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

圖片來源：Nature官網(wǎng)

另外，蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)系統(tǒng)“CLEAN”則可以在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行精細(xì)、準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)。這些工具都可以幫助科學(xué)家更精細(xì)地改造蛋白質(zhì)，甚至創(chuàng)造出自然界中不存在的、具有特定功能的蛋白質(zhì)?？茖W(xué)家可以從蛋白質(zhì)功能出發(fā)確定最核心的部件——最小活性位點(diǎn)，隨后利用計(jì)算工具逐步生成完整的蛋白質(zhì)骨架藍(lán)圖。經(jīng)過多次迭代和優(yōu)化，最終按照藍(lán)圖合成的全新蛋白質(zhì)與預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)高度一致，并且具有接近天然蛋白質(zhì)的催化能力。

在這些人工智能工具的幫助下，未來對(duì)酶的研究和創(chuàng)造必然會(huì)更加簡便、活躍。

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作者：何一文 清華大學(xué)本碩，中學(xué)教師

審核：李旭 中國科協(xié)研究員，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)副教授

出品：科普中國

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