近日，中山大學(xué)崔雋教授團(tuán)隊(duì)與深圳大學(xué)李堅(jiān)強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)于AdvancedScience在線發(fā)表題為MachineLearning-GuidedEngineeringofProteinPhaseSeparationPropertiesinImmuneRegulation的研究論文。該研究開發(fā)出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的蛋白相分離改造工具PScalpel，突破定向調(diào)控蛋白相分離能力的領(lǐng)域難題，實(shí)現(xiàn)了固有免疫DNA感受器cGAS的相分離能力精準(zhǔn)調(diào)控，并基于此技術(shù)對巨噬細(xì)胞免疫功能進(jìn)行定向改造，為精準(zhǔn)生物分子工程與免疫細(xì)胞工程研究提供了全新技術(shù)方案。

蛋白相分離是細(xì)胞內(nèi)無膜細(xì)胞器形成的核心分子機(jī)制，參與免疫、代謝、發(fā)育等關(guān)鍵生理過程，其功能紊亂與神經(jīng)退行性疾病、癌癥、病原誘導(dǎo)的過度炎癥等多種疾病密切相關(guān)。通過改造蛋白相分離能力調(diào)控蛋白功能，已成為生物醫(yī)學(xué)與合成生物學(xué)的研究熱點(diǎn)，但現(xiàn)有預(yù)測工具多適用于天然蛋白，無法捕捉單氨基酸突變引發(fā)的相分離細(xì)微變化，且人工設(shè)計(jì)突變位點(diǎn)依賴大量實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，成為領(lǐng)域發(fā)展的核心瓶頸。針對這一問題，研究團(tuán)隊(duì)融合蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)出可指導(dǎo)蛋白相分離定向改造工具PScalpel，填補(bǔ)了突變體蛋白相分離精準(zhǔn)預(yù)測與工程改造的技術(shù)空白。

PScalpel由三大核心模塊構(gòu)成，通過高效提取蛋白三維結(jié)構(gòu)信息、精準(zhǔn)預(yù)測突變體相分離能力、智能推薦最優(yōu)突變策略，形成了從“結(jié)構(gòu)分析-突變預(yù)測-工程策略”的完整技術(shù)鏈條（圖1）。該工具整合了遷移學(xué)習(xí)方法，可針對特定蛋白實(shí)現(xiàn)模型精準(zhǔn)優(yōu)化，顯著提升預(yù)測準(zhǔn)確率。研究團(tuán)隊(duì)選取8種參與固有免疫的相分離相關(guān)蛋白開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果顯示，PScalpel推薦的單位點(diǎn)突變可有效實(shí)現(xiàn)蛋白相分離能力的定向改變，優(yōu)于現(xiàn)有工具在突變體蛋白相分離預(yù)測中的表現(xiàn)，證實(shí)了該工具的高效性與普適性。

圖1 PScalpel工作模型

值得關(guān)注的是，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地引入遷移學(xué)習(xí)方法，為該工具在特定場景的預(yù)測準(zhǔn)確率的提升提供了有效方案。遷移學(xué)習(xí)利用模型在大規(guī)模通用蛋白數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練獲得的深層特征表示，結(jié)合少量特定蛋白的已知突變位點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，既減少了模型對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，又保留了通用特征提取能力，顯著提升了小樣本場景下的模型泛化性與預(yù)測精準(zhǔn)度。通過向模型提供特定蛋白數(shù)據(jù)的策略突破了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型研究中“數(shù)據(jù)依賴”的瓶頸，為稀有蛋白、疾病相關(guān)蛋白的相分離改造提供了更可靠的技術(shù)支撐，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，改造后的模型對TDP43的相分離突變預(yù)測準(zhǔn)確率得到顯著提升。

作為該工具的核心應(yīng)用，研究團(tuán)隊(duì)將固有免疫關(guān)鍵分子cGAS作為研究模型，通過PScalpel篩選獲得多個(gè)高分突變體，實(shí)現(xiàn)了對cGAS相分離能力的雙向精準(zhǔn)調(diào)控。體外與細(xì)胞水平的綜合驗(yàn)證顯示，cGAS相分離能力突變體在凝聚體形成、動(dòng)態(tài)特性等方面呈現(xiàn)出顯著的差異，進(jìn)而調(diào)控了cGAS的酶活性及DNA結(jié)合能力，實(shí)現(xiàn)了cGAS-STING信號通路激活程度的定向調(diào)節(jié)；基于改造后的cGAS突變體構(gòu)建工程化巨噬細(xì)胞后，能夠有效調(diào)節(jié)巨噬細(xì)胞免疫功能，基于轉(zhuǎn)錄組測序分析證實(shí)，cGAS相分離能力的穩(wěn)定對于細(xì)胞免疫功能正常發(fā)揮具有重要作用。

綜上所述，該研究開發(fā)出一款全新的蛋白相分離工程化工具PScalpel，建立了“蛋白改造策略-相分離能力-分子功能-細(xì)胞表型”的精準(zhǔn)調(diào)控鏈條。PScalpel作為一款針對蛋白的相分離能力的預(yù)測與改造工具，其開源特性將為廣大科研工作者提供高效的研究手段，該工具可擴(kuò)展應(yīng)用于非免疫相關(guān)蛋白，為神經(jīng)退行性疾病、癌癥等多種與相分離紊亂相關(guān)疾病的機(jī)制研究與靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)提供新支撐。同時(shí)，以cGAS為模型的研究證實(shí)，通過單氨基酸突變調(diào)控蛋白相分離能力可實(shí)現(xiàn)免疫細(xì)胞功能的精細(xì)調(diào)控，這為工程化免疫細(xì)胞的開發(fā)提供了全新思路，相比傳統(tǒng)的蛋白功能改造策略，相分離介導(dǎo)的調(diào)控方式更精細(xì)、更溫和，為后續(xù)細(xì)胞治療的研發(fā)提供了新的技術(shù)路徑，具有重要的轉(zhuǎn)化研究價(jià)值。

中山大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院張晨秋博士、深圳大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院王佳助理教授為論文共同第一作者，中山大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院、進(jìn)化與合成生物學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)中心崔雋教授，深圳大學(xué)人工智能學(xué)院李堅(jiān)強(qiáng)教授，中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院伍耀星副研究員為論文共同通訊作者。

原文鏈接：https://doi.org/10.1002/advs.202520890

制版人：十一

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