综述：计算蛋白质设计的进展：营养与健康中的原理、策略及应用

这篇综述系统阐述了计算方法和人工智能(AI)技术在蛋白质设计领域的革命性贡献，重点介绍了物理介导设计(physics-mediated design)和AI介导设计(AI-mediated design)两大前沿策略，及其在纳米笼(nanocages)、抗体(antibodies)、生物催化酶(biocatalytic enzymes)等功能性蛋白质材料开发中的应用，为营养健康领域的蛋白质工程研究提供了重要参考。

　　

Abstract
计算方法和AI技术正在重塑蛋白质设计领域。通过整合物理介导设计和AI介导设计两大策略，研究者已实现对抗体、纳米笼等蛋白质结构的精准预测与功能定制。这些突破性进展为开发新型营养健康材料（如响应性纳米纤维responsive nanofibrils）提供了全新工具。

Introduction
蛋白质作为生命活动的核心执行者，其多维结构决定免疫功能、信号传导等关键生物学过程。随着计算生物学的发展，传统定向进化(directed evolution)和融合蛋白(fusion protein)技术正与AI深度结合，推动营养医学和生物工程领域的创新突破。

Basic principles of protein design
理想蛋白质骨架通常由α-螺旋(α-helix)和β-折叠(β-strand)组合构成。设计过程需依次确定骨架长度、折叠顺序，通过组合旋转异构体优化(combinatorial rotamer optimization)筛选低能氨基酸序列，最终验证结构匹配度。这种"结构-功能"逆向设计范式大幅扩展了蛋白质序列的可设计空间。

Main forces for protein folding
根据安芬森原理(Anfinsen's principle)，天然蛋白质总是趋向自由能最低状态。球状蛋白通过形成疏水核心(hydrophobic core)——将非极性氨基酸包裹在内、极性氨基酸暴露于表面的经典结构，实现最大稳定性。这种能量最小化原则是计算设计的核心理论基础。

Computational protein design strategy
现代蛋白质设计已形成两大技术路线：

1. 物理介导设计：基于分子动力学模拟等物理原理优化蛋白质构象
2. AI介导设计：利用深度学习算法探索超大规模序列空间
   这些方法使纳米载体(nanocarriers)和抗体等复杂蛋白质系统的理性设计成为可能，在疫苗开发等领域展现出独特优势。

Outlook and challenges
尽管AI大幅提升了设计效率，如何准确预测蛋白质-配体相互作用等关键问题仍需突破。未来计算设计将更注重多功能集成，如开发同时具备催化活性和靶向递送能力的智能蛋白质系统，推动营养干预和精准医疗的创新发展。