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信息来源：https://www.nature.com/articles/d41586-026-02335-5
Nature最新报道，如果科幻电影里把物体随意缩小的缩放射线走进现实，分子生物学界会发生什么？
北卡罗来纳州杜克大学计算生物学家罗希特·辛格团队开发出一款名为“射线枪”的人工智能工具，能够精准缩小或放大天然蛋白质，同时完美保留其原有的空间结构与生理功能。
这项发表在《自然》杂志上的突破性成果，为蛋白质工程带来了一种全新视角。
它打破了过去单纯依靠从头设计全新分子的局限，让研究人员能够对自然界经过亿万年进化考验的优质蛋白进行深度定制。
从零打造到精细改造
过去几年里，以蛋白质语言模型为代表的人工智能技术取得了巨大进步，甚至能够从无到有地设计出具有临床潜力的全新抗体。
然而在实际应用中，许多领域需要的往往不是陌生的新分子，而是科学家们早已熟知且信任的天然蛋白的升级版本。
天然蛋白质虽然性能优异，但它们的分子体积有时过于庞大，难以穿过复杂的细胞膜或深入病灶组织内部。
如果能将其适度缩小，就能大幅提升药效递送能力，或者在基因治疗中更方便地装进容量有限的病毒载体。
遗憾的是，直接对已有蛋白质进行人工修改极为困难，随意删除或添加氨基酸常常会导致整个蛋白结构坍塌并丧失活性。
以往的人工智能系统在试图修改现有蛋白质时，很难在大幅改变序列长度的同时维持其精密的折叠形态。
“射线枪”的突破之处在于它采用了一种巧妙的数学表征方法，避开了传统序列拼接导致的结构不稳定弊端。
研究团队借用大型蛋白质语言模型ESM-2，将蛋白质分割为多个片段，并将片段信息转化为高维度的概率数值模式。
模型在学习了数百万条蛋白质序列的进化语法后，学会了在不破坏整体三维结构稳定的前提下按需调整序列长度。
这种基于模板的概率编辑方式，就像是在保留建筑物核心钢筋骨架的同时，灵活增减砖瓦与房间结构。
微型化分子与强力放大器
研究团队首先在实验室中对四种不同规模的天然蛋白质进行了缩小测试。
测试对象涵盖了由147个氨基酸组成的血红蛋白，以及由2549个氨基酸组成的超大分子mTOR酶。
实验结果表明，“射线枪”可以在完全不影响蛋白质原有折叠形态和生理活性的前提下，将其氨基酸数量减少15%至20%。
在某些极限测试中，该工具甚至成功将部分蛋白的序列长度直接砍掉了一半。
为了验证其在科研工具上的实用性，研究人员还对广泛用于分子标记的荧光蛋白进行了微型化改造。
经过裁切后的荧光蛋白比现有数据库中几乎所有的同类蛋白都要小，却依然能够发出明亮稳定的荧光。
令人惊喜的是，这套算法不仅擅长做减法，在做加法方面同样展现出了惊人的潜力。
炒股配资网研究人员利用该系统尝试对表皮生长因子进行放大改造，成功生成了分子体积更大的变体版本。
这种放大后的表皮生长因子能够以更强的亲和力与其受体结合，而该受体正是癌症治疗中的重要药物靶点。
这种意外的性能提升让研究人员深感震撼，也证实了增补氨基酸对强化蛋白质功能的独特价值。
走向临床与广阔未来
杭州西湖大学计算生物学家袁法杰评价称，这项成果是编辑现有蛋白质领域迈出的重要一步。
许多临床和生物技术场景确实更青睐那些经过自然选择检验、安全性更高的天然蛋白改良版。
不过科研人员也坦言，目前这项技术仍处于早期探索阶段，其通用性还需要在更多复杂蛋白质家族中进行验证。
不同蛋白质家族拥有千差万别的生化特性，如何确保该工具在各种罕见结构上都能保持极高成功率是下一步攻坚方向。
目前研究团队正在全力优化算法架构，力求在减少训练数据依赖的同时，提升生成复杂蛋白的精准度。
他们希望未来能够通过更少的算力消耗，为研究者快速提供数十种既紧凑又高效的候选分子。
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