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蛋白质工程已成为一个日益跨学科的领域，整合了分子生物学、结构生物学、生物物理学、计算建模和人工智能，用以修饰蛋白质的结构、稳定性、动力学、分子识别和催化活性。本系统性综述审视了1988年至2026年6月期间与巴西机构相关的蛋白质工程研究的历史发展和科学贡献。通
蛋白质工程已成为一个日益跨学科的领域，整合了分子生物学、结构生物学、生物物理学、计算建模和人工智能，用以修饰蛋白质的结构、稳定性、动力学、分子识别和催化活性。本系统性综述审视了1988年至2026年6月期间与巴西机构相关的蛋白质工程研究的历史发展和科学贡献。通过涵盖蛋白质与酶工程、定向进化、理性与计算设计、重组蛋白表达、治疗性蛋白、结构生物学以及人工智能辅助工程等八个主题检索策略，研究人员在PubMed中识别出792篇同行评审文章。所评述的文献揭示了一个从早期残基水平的诱变和常规生化检测向日益整合的实验与计算方法的转变。X射线晶体学（X-ray crystallography）、核磁共振（NMR）、圆二色光谱（CD）、质谱（mass spectrometry）、小角X射线散射（SAXS）、量热法（calorimetry）、分子动力学（molecular dynamics）以及结构生物信息学的进展，使得对蛋白质折叠、稳定性、构象景观、分子相互作用和催化机制的定量研究成为可能。最近，机器学习、蛋白质语言模型、AlphaFold衍生的结构以及生成式方法扩展了预测突变和设计具有预定特性的蛋白质、多肽、抗体和酶的能力。总体而言，巴西的蛋白质工程已发展成为一个成熟且多元化的领域，其应用涉及健康、传染病、农业、生物技术、生物能源、生物材料、环境修复和工业生物催化。研究结果表明，生物物理学已超越其主要的描述性角色，成为工程化蛋白质设计与验证的核心。未来的进展将依赖于实验生物物理学、多尺度模拟、人工智能、高通量验证以及更强大的国家和国际研究网络的融合。
蛋白质稳定性（Protein stability）
约57%的研究文献涉及蛋白质稳定性。早期阶段（至1999年）以理性诱变为标志，通过放射性标记离子结合检测、偶联ATP酶活性测定及早期X射线晶体学等方法研究别构调节和构象变化。随后十年，同步辐射X射线晶体学、核磁共振（NMR）、圆二色光谱（CD）和高静水压等技术推动了结构生物学的发展，研究重点转向结构和堆积决定因素。例如，利用CD和功能测定确定了Lys49磷脂酶A2的C端是与膜破坏相关的独立于催化的决定性区域；高压生物物理学表明工程化的内部空腔通过破坏疏水核心堆积增加了天然态的可压缩性。2010至2019年间，混合生物物理学的巩固将微秒级分子动力学（MD）与实验测量相结合，证明了局部稳定性如何协调催化活性，例如单一保守突变或S-亚硝基化通过限制局部环动力学改变酶的活化状态。当代，AlphaFold、SAXS、冷冻电镜和多尺度模拟的应用实现了稳定性的理性工程，如通过C端延伸介导的寡聚化修饰四级结构来稳定酶，以及通过表面静电优化进行热力学适应，并辅以算法框架（如Proteus搜索引擎）预测协同稳定突变对。
蛋白质折叠（Protein folding）
约48%的分析文献关注蛋白质折叠。历史基础由Reinach和Karlsson等人奠定，他们开创性地将定点诱变与生物物理检测相结合，展示了局部残基相互作用和长程静电网络如何调控调节蛋白的构象。随后的十年将这些生物物理见解扩展到重组酶，证明四级组织和序列层面的修饰决定了折叠稳定性。例如，研究揭示了同源二聚体组装是代谢酶折叠稳定性和催化功能的严格先决条件，而定向进化则通过最小化解折叠热容变化来实现酶的热稳定性。进入2010年代，混合方法日益将分子动力学（MD）与光谱学和量热法相结合以研究折叠景观。计算方法通过将从头序列生成与原子模拟相结合，表明靶向序列变化通过重新平衡结构稳健性和局部灵活性来重塑折叠景观，并催生了如TKSA-MC等专门的计算平台，通过优化电荷-电荷静电相互作用来稳定蛋白质折叠。自2020年以来，人工智能和多尺度建模彻底改变了折叠途径的预测和工程化。计算流程加速了治疗性多肽的设计，通过优化理化变量来控制构象行为和膜活性。同时，蛋白质折叠的观点已从静态目标转变为动态系综，例如整合光谱学、SAXS和多尺度MD证明Bothropstoxin-I的折叠取决于不同二聚体构象之间的平衡。
蛋白质动力学（Protein dynamics）
在分析的792篇文献中，432项研究（54.5%）涉及蛋白质动力学。早期研究通过结构扰动间接探讨动力学，例如通过定点诱变和功能检测表明局部序列变化可将功能信号传播至远端结构域，并证明肌钙蛋白C的功能依赖于预先存在的构象状态之间的转换。到2000年代末，研究从局部波动扩展到大规模转变，例如解析酵母硫氧还蛋白还原酶中约67°的结构域旋转，并实现了对动态元件的工程化改造，如设计纤维素酶连接子中的铰链状运动。2010年代见证了混合生物物理学的巩固，分子动力学（MD）模拟成为实验数据的计算桥梁，例如整合氢氘交换质谱（HDX-MS）和MD模拟显示激动剂和拮抗剂重新分布甲状腺激素受体的构象群体，并结合X射线晶体学和MD解析内切葡聚糖酶活性位点环的移动性。从2016年起，NMR波谱学和微秒级模拟加速了动力学的高分辨率表征，例如利用多维NMR弛豫证明Cdc25B磷酸酶灵活的C端通过瞬态阳离子-π相互作用动态门控活性位点，以及结合NMR和动力学证明正向上位性源于增强的慢时间尺度主链动力学。到2020年代初，蛋白质工程完全转向基于系综的别构和相分离解释，例如证明β-葡萄糖苷酶的葡萄糖耐受性是通过突变重新分配构象系综以限制活性位点可及性实现的。方法论上的融合进一步解析了复杂的多尺度架构，例如整合SAXS、荧光共振能量转移（FRET）和多尺度MD证明Lys49 PLA2样毒素的功能性膜活性取决于紧凑型和伸展型二聚体构象之间的动态平衡。
分子识别（Molecular recognition）
57.9%的研究聚焦于分子识别。早期研究侧重于识别相互作用的决定因素，例如单个残基替换可调节肌钙蛋白C的别构信息传递和钙结合，以及高分辨率晶体学揭示蝎毒Ts1神经毒素与哺乳动物钠通道的结合特异性由界面微水合作用和广泛的氢键网络控制。2006至2010年间，分子识别越来越多地被解释为一个动态过程，例如将动态配体状态整合到结核病抑制剂的药效团模型中，并证明酵母硫氧还蛋白系统中特定的蛋白质-蛋白质识别根本上受结构域旋转动力学的支配。在2010年代初，多尺度计算与实验生物物理学相结合以解析瞬态能量状态和翻译后调控，例如结合量子力学/分子力学（QM/MM）和伞形采样绘制O-GlcNAcase的反应坐标，并证明S-亚硝基化通过诱导二级结构变化直接抑制DNA结合。别构和环境因素通过定量热力学和光谱学得到进一步解析，例如整合23Na-NMR、MD和FRET结合检测证明钠离子作为生长素释放肽受体（ghrelin receptor）的负别构调节因子，通过将构象平衡转向非活性状态来降低激动剂亲和力。
