综述：用于合成生物学与治疗应用的可编程分子界面设计

《Current Opinion in Chemical Biology》：Design of programmable molecular interfaces for synthetic biology and therapeutic applications

　　

从头蛋白质设计正在重塑合成生物学指定和控制分子功能的方式。生成模型、序列设计和结构预测的最新进展使得分子相互作用能够从零开始创建，减少了对天然解决方案和大量实验筛选的依赖。这些方法支持设计紧凑、稳定的结合蛋白、可编程的相互作用模块，以及具有确定几何结构和调控行为的高阶组装体。因此，从头蛋白质越来越多地用于调控信号通路、指导分子靶向，以及在不同生物学背景下组织功能架构。尽管在预测复杂环境中的行为和平衡多个设计目标方面仍面临挑战，但持续的方法学进展正使从头支架成为下一代合成生物学中通用、可组合的元素。

引言

合成生物学探索设计并组装生物组件和系统以实现预定功能的策略。在天然系统中，生物功能源于经过漫长进化历程精炼的分子相互作用，从而产生特异性、亲和力、几何结构和调控背景。这些相互作用在整个细胞中支配着识别、信息传递、空间组织和功能执行。历史上，蛋白质工程努力主要依赖抗体衍生的支架或特定类别的天然蛋白质，利用其进化而来的结合能力。虽然行之有效，但这些方法继承了进化先例所施加的结构和功能约束，限制了对可探索的相互作用和功能范围。域重定向或定向进化等经典策略仍然强大，但它们受限于进化反复使用的架构和相互作用基序。

从头蛋白质设计通过使新的分子相互作用能够基于第一性原理进行指定和构建来拓展了这一领域 [1]。基于深度学习的生成模型、序列设计和结构预测的进展，使得能够在计算机中编码结合几何结构和功能约束，减少了对大量实验筛选的依赖。这些发展支持了从设计孤立结合体向工程化生物功能的转变，包括调控信号通路、重编程受体靶向，以及构建可编程的大分子组装体。由从头蛋白质系统工程化的典型细胞功能如图1所示。本综述总结了界面设计的核心方法学基础，并突出了新兴应用，这些应用使从头支架成为合成生物学中传统蛋白质格式的通用而强大的替代方案。

章节摘要

分子相互作用设计的方法学景观

识别域的理性设计近年来发展迅速。早期的界面设计依赖于刚性骨架对接，这表明可以工程化高分辨率相互作用，但对手性不规则或环介导的表位提供了有限的灵活性。如RifDock [2]等工具使用旋转异构体相互作用场将预构建的骨架放置在靶标周围，而COMBS [3]将重复出现的接触模式抽象为可转移的相互作用基序，实现了蛋白质-配体

从头设计的迷你蛋白作为抗体的替代方案

从头设计现在能够可靠地跨多种靶标类别生成高亲和力结合体，特别是细胞表面受体，将重点从单一的亲和力转向功能性能 [2,6,11,24]。各种方法可常规产生具有定制几何结构和结合模式的结合体，使设计工作能够专注于表位选择、作用机制以及生物系统中的稳健性。尽管设计这些替代支架的进展

从头结合体在高级疗法中的应用

在高级治疗背景中的应用凸显了从头结合体的转化潜力。特别是，其紧凑且稳定的支架可以被有意设计为模块化整合到细胞疗法的受体和递送载体的组件中。

在病毒递送载体中，受体靶向传统上使用肽插入 [40]、纳米抗体 [41]或DARPin [42]，通常从大型文库中筛选。最近的研究表明，完全

从分子组件到大分子组装体

在单个从头结合体的模块化整合基础上，蛋白质设计现已超越单个分子相互作用，扩展到构建高阶组装体，通过多个接触界面将多种蛋白质定位在确定的结构几何构型中。这些架构实现并通常需要超越单个单体蛋白质特性的性质，包括协同信号传导、空间模式化、多价结合以及

讨论

从头界面设计的快速进展标志着合成生物学指定和控制分子功能方式的显著转变。曾经严重依赖天然模板和大量经验筛选的方法，现在允许在计算上定义相互作用几何结构、表位放置和预期作用机制。这一能力使得可以构建结合体、开关、高级疗法的模块以及具有预先选择特性的寡聚体组装体，

手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备本工作期间，作者使用ChatGPT（OpenAI）作为语言编辑工具以改善文本流畅度和语法。作者随后审查并编辑了内容，对最终版本的稿件承担全部责任。

资金来源

本研究未获得公共、商业或非营利领域基金机构的任何专项资助。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

Lennart Nickel|Ekaterina Pyatova|Bruno E. Correia

瑞士洛桑联邦理工学院蛋白质设计与免疫工程实验室