Nat. Commun. | 通过构象景观与序列联合优化实现稳定的从头蛋白设计

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从头蛋白设计近年来受益于生成式模型的快速发展，使研究人员能够同时生成全新的蛋白结构与序列。然而，一个长期存在的核心难题仍未完全解决：如何确保设计得到的序列能够稳定折叠为目标构象，并且该构象是其全构象景观中的最低能态。本研究系统性比较了三类蛋白设计范式——仅基于结构到序列、仅基于序列到结构，以及二者的联合优化策略。结果表明，同时优化序列与构象景观，能够显著提升蛋白折叠稳定性，并更真实地刻画蛋白的能量景观，为稳定从头蛋白设计提供了一种更具物理一致性的路径。

稳定性是蛋白设计中最关键的指标之一，直接影响蛋白的表达、纯化与功能实现。从物理本质上看，蛋白稳定性源于折叠态与未折叠态之间自由能的平衡，这一平衡由多种原子级相互作用与构象熵共同决定。

传统的结构到序列（P(sequence|structure)）模型，通常在固定骨架条件下生成序列，但无法感知其他潜在构象，因而可能产生会折叠到非目标构象的序列。相反，**序列到结构（P(structure|sequence)）**模型可以在一定程度上探索完整构象景观，却往往默认序列本身是“合理的”，难以区分稳定与不稳定设计。

研究人员提出：若能同时优化这两个方向的映射关系，就有可能在全构象景观中找到真正稳定的全局最优解。

图1｜构象景观与序列联合优化的设计框架。

方法概述

研究人员构建并系统比较了四种蛋白设计策略：

• 序列→结构模型：从随机序列出发生成结构；
• 结构→序列模型：在固定骨架上进行序列设计；
• 传统两步式流程：先生成结构，再进行序列设计；
• 联合模型：在同一优化过程中同时更新序列与结构。

联合模型的核心思想是：在优化序列的同时，允许主链结构发生调整，使序列与构象相互“适配”，从而共同下降到更低的自由能状态。

图2｜联合模型与单一目标模型生成蛋白的折叠稳定性对比。

大规模实验验证：联合优化产生更稳定蛋白

研究人员对超过一万条设计蛋白进行了高通量实验测定，直接测量其折叠稳定性。结果显示：

• 在相同折叠拓扑下，联合模型生成的序列在绝大多数情况下表现出更高的折叠稳定性；
• 即使对传统设计序列进行严格的结构置信度筛选，联合模型仍在稳定性上占优；
• 这表明联合优化并非仅依赖事后筛选，而是在设计阶段就更准确地建模了构象能量景观。

这一结果支持了一个重要结论：稳定蛋白设计不仅是“选对序列”，更是“共同塑造构象景观”的过程。

稳定性评估：序列与结构信息的协同评分

研究人员进一步评估了多种现有蛋白模型在“零样本”条件下预测稳定性的能力。分析发现：

• 单独基于序列或结构的评分指标，对稳定性的解释能力有限；
• 融合序列合理性与结构置信度的混合评分指标，与实验稳定性表现出最高相关性；
• 这表明稳定性本质上是序列与结构共同决定的属性，单一视角难以充分刻画。

图3｜序列与结构混合评分在稳定性预测中的优势。

机制分析：联合模型偏好亲水相互作用网络

在分子层面分析中，研究人员发现联合模型生成的蛋白序列具有一个显著特征：

• 更高频率地采样亲水残基之间的相互作用；
• 更有利于形成稳定的氢键与静电网络；
• 有助于同时维持二级结构配准与整体折叠完整性。

这种相互作用模式在仅基于固定骨架的序列设计中并不明显，提示联合优化能够引导模型学习更符合蛋白物理化学规律的设计偏好。

图4｜联合模型生成序列中亲水相互作用的富集特征。

讨论与展望

综合来看，联合优化序列与构象景观，为稳定从头蛋白设计提供了一种更接近物理真实过程的建模方式。该策略不仅在生成阶段提升了稳定性，也为后续的稳定性评估与模型比较提供了更可靠的基准。

尽管当前研究主要聚焦于小尺寸蛋白，但其方法论意义更为深远：未来的蛋白设计模型，或将不再区分“结构生成”和“序列设计”，而是将二者视为同一构象景观中的协同优化问题。

整理 | DrugOne团队

参考资料

Cho, Y., Dauparas, J., Tsuboyama, K. et al. Stable de novo protein design via joint conformational landscape and sequence optimization. Nat Commun (2025).

https://doi.org/10.1038/s41467-025-66526-w

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