蛋白质由20种氨基酸组成,其可能组合数量极其庞大。即便一个仅含60个氨基酸的小蛋白,其排列组合方式也高达10的78次方,几乎与宇宙中原子数量相当。面对如此复杂的组合可能性,科学界长期不解,为何进化能从中筛选出少数结构稳定、功能可靠的组合?
过去主流观点认为,蛋白质核心区域的氨基酸堆叠紧密,任意改动都可能导致整体结构失稳。但最新研究显示,这一传统观念并不准确。
研究人员选择了一种叫SH3的小型蛋白结构作为研究对象,它广泛存在于各种生物体内。接着,他们制造了数十万个略有不同的SH3版本,并测试它们是否还能正常折叠和发挥功能。结果显示,绝大多数变体均能维持稳定结构。真正不可改动的“关键氨基酸”仅占少数。这意味着,蛋白质的折叠规则比过去认为的要“宽容”得多。
研究人员还基于实验数据建立了机器学习模型,用于预测蛋白质序列的稳定性。该模型在对比超过5万个来自细菌、植物、昆虫和人类的自然SH3序列时,准确率极高,即使某些序列与人类版本的相似度低于25%。
这项成果为蛋白质工程带来重要启示。当前,研究人员在设计酶类药物时,往往需要通过大量实验逐一筛选略有不同的变体,过程缓慢且成本高昂。借助新模型,他们可在计算机中同时测试多个设计方案,极大提升研发效率。
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