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本综述聚焦自下而上（bottom-up）合成生物学，探讨蛋白质优化与设计工具（如从头设计、迭代系统优化等）在构建合成细胞中的应用，涉及功能定制、系统整合及标准化，展望结合蛋白工程与主动学习的合成生物学新路径。
蛋白质作为合成生物学的核心组件，在纳米尺度赋予生物系统多元功能。新兴的蛋白质优化与设计工具为定制化蛋白质生成提供可能，推动基于蛋白质的生物系统工程革新。本综述围绕自下而上合成生物学构建合成细胞的目标，解析如何利用上述工具从头设计复杂生物功能与系统。
蛋白质优化与设计的核心工具
当前技术涵盖蛋白质优化、** 从头蛋白质设计（de novo protein design）** 及迭代系统优化。蛋白质优化通过改造天然蛋白结构与功能，使其适配合成系统需求；从头设计则摆脱天然序列限制，基于功能需求构建全新蛋白序列；迭代系统优化通过多轮设计 - 测试 - 优化循环，提升蛋白与系统的兼容性。
在合成细胞科学中的应用潜力
- 标准化（standardization）：通过统一蛋白组件的物理化学性质（如分子量、电荷分布），实现合成细胞模块的标准化组装，降低系统复杂性带来的不确定性。
- 缺失功能补全：针对天然生物系统缺乏的功能（如非天然信号响应模块），设计特异性蛋白填补空白，拓展合成细胞的应用场景（如环境污染物检测）。
- 多模块整合（integration）：利用蛋白 - 蛋白相互作用界面设计，促进合成细胞内功能模块（如代谢通路、信号传导网络）的协同运作，构建具备层级调控能力的复杂系统。
未来整合研究路径展望
综述提出 “蛋白质工程 - 自动化合成细胞生成 - 主动学习” 整合流程：通过高通量筛选优化蛋白组件，结合自动化平台快速组装合成细胞，利用主动学习算法分析实验数据并指导下一轮设计。该路径有望摆脱对天然蛋白的依赖，创造完全人工编码的生物系统，为人工生命体系构建、定制化药物递送系统等领域开辟新方向。
文中所述技术仍需突破蛋白稳定性、跨模块干扰等挑战，但基于蛋白设计的合成生物学策略已展现重塑生物制造、疾病诊疗等领域的巨大潜力。
