BioTender 深度解读 · Nature Biotechnology

定向进化越改越"脆",
还得靠 AI 蛋白设计救场

刘如谦组用自己的数据,亲手戳穿了一个基因编辑领域默认多年的假设——而 AI 这次干的活,不是把酶改得更强,是去修被进化悄悄搞垮的"地基"。

刘如谦组 · Broad Institute Nature Biotechnology · 2026.05.21 上线
论文标题
论文AI-guided redesign of laboratory-evolved reverse transcriptases enhances prime editing. Tao, Sakai, Jiang 等,通讯作者 David R. Liu。DOI: 10.1038/s41587-026-03149-6。

/ 01一个让基因编辑领域有点尴尬的发现

定向进化是合成生物学的金字招牌——多筛几轮,酶就更强,几乎是写进信仰的常识。但刘如谦(David Liu)组在 Nature Biotechnology 这篇新文章里,做了件反直觉的事:回头去量了一下自己那些"进化得很好"的酶,结果有点难看。

故事从先导编辑(prime editing)说起。这套"搜索-替换"式基因编辑系统的核心,是一个逆转录酶(RT)。刘如谦组这些年的主线工作,就是不断进化这个 RT,从 PE2 做到 PE6,每代都冲着"催化效率更高"去。

先导编辑系统组成
示意先导编辑的核心部件:Cas9 切口酶、pegRNA(含引物结合位点、RT 模板、编辑序列)与逆转录酶——这篇文章重设计的,就是最后这个 RT。

这次他们换了个问法:这些进化出来的 RT,在细胞里到底表达了多少蛋白? 用 ELISA 直接称,结果是:经过 PACE 进化的 PE6 系列,蛋白峰值水平比野生型 RT 低了 1.5–2 倍。

Fig 1a 蛋白表达量对比
Fig.1a三种来源 RT 的编辑器蛋白浓度时间曲线。灰色为野生型,彩色为进化/工程改造版——进化版本(PE6a、PE6c、PE6d)的蛋白峰值明显低于各自的野生型对照。

大白话:进化让酶的催化变强了,却把蛋白的折叠和表达搞"脆"了。 你以为筛出来个尖子生,其实是个偏科严重、身体还垮掉的选手。

/ 02为什么进化会越改越脆

蛋白质工程里早有个概念叫"稳定性—功能权衡":酶要获得新活性,往往要牺牲折叠稳定性。天然蛋白的折叠余量本来就只有 5–10 kcal/mol,进化随便堆几个突变就吃光了。

酶的稳定性-活性权衡概念图
概念示意"稳定性—活性权衡"概念图(非本文图表,引自他处,仅作原理示意)。越靠近催化位点,残基对稳定性的贡献越被活性需求挤压——这正是定向进化埋雷的地方。

而定向进化的工作方式让这事更糟。它不"保护"任何位点——随机突变整条序列,再用选择压力留下高活性的变体。因为奖励的是活性,突变会被往催化核心附近扎堆。结果是:进化把全部注意力花在"心脏"上,却把负责折叠和表达的"外围地基"当成代价默默付掉了。

定向进化是个"近视"的优化器:你只盯活性,它就只给你活性,你没盯的东西它悄悄搞坏。刘如谦组这次等于公开承认——引以为傲的 PE6,地基是裂的。

"进化负责把心脏调到最强,
却没人回头检查,地基有没有塌。"

/ 03AI 进来做的,不是"提活性",是"修地基"

ProteinMPNN

ProteinMPNN 登场,但姿势和你想象的不一样。它完全不碰催化,专门修地基。ProteinMPNN 是个"逆折叠"网络:给它一个结构骨架,反推什么序列能稳稳折成这个形状。

论文原文:ProteinMPNN训练于可折叠蛋白
原文论文点明:ProteinMPNN 训练于真实测定的结构,这些结构富集了"可靠折叠、易表达"的蛋白——所以它的设计天生带着稳定、可溶的倾向。

思路是:进化负责把活性顶上去,AI 负责把稳定性补回来。怎么做到互不打架?划两条红线——离底物近的残基(15/18/20 Å)冻结,保护催化三联体和镁离子;高度保守的残基(25%/50%)冻结。红线外才放开重设计。

Fig 1c 距离与保守性约束
Fig.1c两条红线的可视化。浅灰=距离约束冻结,黑=保守性约束冻结,深灰=底物,蓝色=放开重设计的区域。约束越松,可改的蓝色区域越大(40%→22%)。

这里和定向进化形成漂亮对照:进化的突变被活性"吸"向核心,AI 被约束"推"离核心,两者改造的坐标几乎互补。

论文原文:进化突变落在冻结区
原文数据为证:PE6a 的 8 个 PACE 突变有 7 个、PE6c 的 17 个有 15 个,正好落在 AI 不许动的冻结区里。AI 在外围大改特改,却几乎没碰进化的成果。

AI 改动的幅度也大得惊人:重设计后改了 30–163 个氨基酸,而过去的定向进化和理性工程,在任何一个 RT 上最多才累积 17 个突变。

/ 04数字:救回来的酶有多能打

重设计后的编辑器叫 PE8 系列(PE8a、PE8c、PE8d、PE8max)。先看"地基修没修好"——

Fig 4b 蛋白表达恢复
Fig.4b小鼠肝细胞内蛋白浓度时间曲线。虚线(PE8)的峰值全面高于实线(PE6/PEmax 母版),PE8c/PE8d/PE8max 分别高出 2.3/2.0/2.1 倍。
Fig 4d 热稳定性 DSF
Fig.4dDSF 解链温度。重设计的 PE8c-Tf1 RT 达到 52.5℃,比 PE6c 的 44.5℃ 高出 8℃。注意 PE8d 的热力学 Tm 并未提升(另由温度依赖活性实验佐证其功能稳定性)。

一个漂亮案例:PE6c 来自裂殖酵母 Tf1,这种酶天生在 32℃ 工作最舒服,一到哺乳动物的 37℃ 就"水土不服";重设计后的 PE8c 能在 37℃ 维持良好折叠和高效活性。

会不会编辑 · 关键数据

  • 95% 存活 — 174 个重设计 RT 里 165 个仍能正常编辑,改了上百个氨基酸还有这存活率,高得离谱。
  • 700 个致病突变 — ClinVar 修复测试中 PE8 在平均意义上跑赢母版(存在位点依赖性,部分位点无提升)。
  • 体内 2.9 倍 — 小鼠肝脏中 PE8d 编辑效率为 PE6d 的 2.9 倍。
  • 44% vs 25% — PE8c 对比近期报道的明星变体 PE7(PEmax–La 融合),小鼠肝内编辑效率 1.8 倍。
  • 精度不掉 — 编辑/indel 比值与母版一致,14 个脱靶位点无额外编辑。
Fig 5f/5g 体内编辑与蛋白
Fig.5f-g小鼠肝脏体内结果。左:PE8 系列编辑效率全面高于母版;右:体内蛋白水平同步抬升——效率提升与蛋白表达增加是同一件事的两面。

为什么体内比体外提升更大? 体外质粒转染编辑器过量,蛋白多少无所谓;体内瞬时限量给药,"每个分子干多少活"才是真瓶颈——PE8 修的恰恰是这个。越接近真实临床,优势越大。这是机理决定的。

/ 05真正的意义

别把它读成"又刷新了一版编辑器"。它的分量在于提出并验证了一个范式:进化是近视的、会埋稳定性的雷;AI 逆折叠模型能在不碰催化核心的前提下排雷;"进化打底、AI 加固"的分工,能拿到任何一方单独做不到的结果。

现在大量"AI+酶"的工作还在用 AI 干进化干的事——猛冲活性,和进化抢同一块地。这篇文章证明了更聪明的玩法:让两者各做最擅长的——进化管"心脏",AI 管"骨架"。

"PE8 是这个范式的产物,
但范式本身,才是它会被引用很多年的原因。"