结合AI与构象动力学驱动的蛋白质设计研究获进展
在国家自然科学基金等项目资助下，广东省农业科学院农业生物基因研究中心研究员晏石娟团队联合深圳湾实验室研究员王冠博团队，在结合人工智能（AI）与构象动力学驱动的蛋白质设计研究领域取得新进展。近日，相关研究成果发表于《农业与食品化学杂志》（Journal of Agricultural and Food Chemistry）。
纳米抗体作为一类新型的分子识别元件，具有体积小、稳定性高以及易于进行基因改造等显著优势，在食品安全检测和环境监测等众多领域展现出了变革性的应用潜力。然而，目前纳米抗体在与小分子配体结合过程中的构象动态关系尚未得到充分阐释，这已成为通过蛋白质理性设计开发高效生物传感器的关键阻碍因素。
为攻克这一难题，研究团队创新性地提出了一种整合计算建模与实验验证的构象动力学驱动的蛋白质设计全新策略。以构建抗赭曲霉毒素A（OTA）的纳米抗体NB28作为具体应用案例，研究团队首先借助先进的人工智能蛋白质结构预测工具AlphaFold2，成功构建了具有高可信度的NB28三维模型。随后，综合运用多轨迹、长时间的分子动力学模拟，以及离子淌度迁移质谱（IM-MS）和碰撞诱导解折叠等一系列实验和计算方法，对纳米抗体NB28的配体识别动态机制进行了深度剖析。
研究结果揭示，OTA与纳米抗体NB28的结合不仅稳定了纳米抗体的结构，还诱导其构象朝着更伸展的状态发生转变。基于对这些动态机制的深入理解，研究团队利用虚拟饱和突变等计算方法开展蛋白质理性设计，最终成功工程化改造出一种高性能突变体。
这一基于构象动力学驱动的蛋白质工程方法，为合成生物学领域中高亲和力识别元件的创制提供了坚实的技术支撑。该方法有望加速下一代智能检测系统在精准农业、食品安全以及生物制造等关键领域的广泛应用。
相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acs.jafc.5c10020
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