蛋白质工程与定向进化：驾驭生命的设计力量

发表于2025-07-23|更新于2025-07-26|计算机科学

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大家好，我是qmwneb946，你们的老朋友，也是一位对科技与数学充满好奇心的博主。今天，我们将一起探索生物技术领域中最具创造力、也最具挑战性的前沿之一——蛋白质工程与定向进化。这不仅仅是生物学家的乐园，更是工程师、数学家和计算机科学家们大显身手的舞台。

想象一下，生命本身就是最精密的机器，而蛋白质，就是这台机器中执行几乎所有关键功能的“分子工人”。它们可以是催化化学反应的酶，可以是传递信号的受体，可以是构建细胞骨架的结构单元，甚至可以是抵御病原体的抗体。自然界经过亿万年的进化，已经为我们“设计”出了无数精妙的蛋白质。但如果我们能够超越自然的现有范式，根据我们的需求“设计”或“改造”蛋白质，那将会打开怎样的新世界？

这正是蛋白质工程的核心目标：赋予蛋白质新的功能、增强现有功能、或者使其在特定条件下工作。要实现这一目标，我们主要有两种强大的策略：理性设计 (Rational Design) 和 定向进化 (Directed Evolution)。前者是基于对蛋白质结构与功能机制的深入理解进行“智慧设计”，而后者则是在实验室中模拟自然选择的过程，进行“盲目但高效的试错”。今天，我们就来深入剖析这两种策略的奥秘，以及它们如何协同作用，共同推动生命科学的边界。

第一部分：蛋白质——生命的设计图与功能单元

在深入探讨蛋白质工程之前，我们首先需要理解蛋白质本身。它们是生物大分子，由20种标准氨基酸通过肽键连接而成的一维序列。然而，它们的魅力远不止于此。

蛋白质的结构与功能

蛋白质的结构可以分为四个层级，每个层级都对最终的功能至关重要：

一级结构 (Primary Structure)： 这是蛋白质最基础的层面，指构成蛋白质的多肽链中氨基酸的线性排列顺序。就像一串珠子，每颗珠子代表一个氨基酸。一级结构由基因决定，是后续所有高级结构的基础。
二级结构 (Secondary Structure)： 一级结构中的氨基酸序列会因为氢键的作用，在局部形成规则的重复结构，最常见的是 $\alpha$ -螺旋 (Alpha-helix) 和 $\beta$ -折叠 (Beta-sheet)。这可以想象为珠子串开始局部卷曲或折叠成特定形状。
三级结构 (Tertiary Structure)： 这是单条多肽链的三维空间构象。各种二级结构元素（如 $\alpha$ -螺旋和 $\beta$ -折叠）会进一步折叠、盘绕，形成一个独特的、紧凑的三维形状。这种折叠由氨基酸侧链之间的相互作用（如疏水作用、离子键、氢键、二硫键）驱动。蛋白质的大部分功能，例如酶的催化活性位点、抗体的结合区域，都由其精确的三级结构决定。失去正确的三级结构（即变性）通常会导致功能丧失。
四级结构 (Quaternary Structure)： 有些蛋白质不是由一条多肽链组成的，而是由多个独立的、但共同发挥作用的多肽链（亚基）组装而成。这些亚基之间的空间排列和相互作用形成了四级结构。例如，血红蛋白就是由四个亚基组成的。

结构决定功能： 这是蛋白质生物学中的核心原则。蛋白质独特的的三维结构创造了特定的结合口袋、催化中心或结构支撑单元。一个微小的结构变化，可能就会导致蛋白质功能的巨大改变，甚至完全丧失。例如，酶的活性位点必须与底物分子形状精确匹配才能进行高效催化；抗体的互补决定区 (CDR) 必须与抗原精准结合才能发挥免疫功能。

蛋白质工程的挑战

既然结构决定功能，那么改造蛋白质的关键就在于精确地控制其结构。然而，这并非易事：

序列-结构-功能复杂映射： 从一级氨基酸序列到最终的三维结构，再到其发挥的功能，这是一个极其复杂的映射关系。我们知道序列决定结构，结构决定功能，但反过来，要从所需的功能逆向推导出蛋白质序列，目前仍是生命科学领域的“圣杯”问题。这个映射空间是巨大的，仅仅考虑一个包含100个氨基酸的蛋白质，如果每个位置都可以是20种氨基酸中的任意一种，那么可能的序列数量就是 $20^{100}$ 。这是一个天文数字，远超宇宙中的原子数量，显然不可能通过穷举法来探索。
构象景观的广阔性与崎岖性： 蛋白质在溶液中并非静态的，它们在不断地进行微小的构象波动。它们折叠到一个能量最低（最稳定）的三维结构，但在其能量景观中，可能存在许多局部最小值，导致错误折叠或聚集。设计一个既能正确折叠又稳定且功能卓越的蛋白质，就像在一个充满崎岖山脉和深谷的超高维空间中寻找一个特定的最佳点。
预测的复杂性： 即使我们能够预测某个序列的结构，要预测该结构在特定条件下（如温度、pH值、特定底物存在下）的功能表现，依然极具挑战性。

正是这些挑战，催生了两种截然不同但又互补的蛋白质工程策略：理性设计和定向进化。

第二部分：理性设计——知其所以然的精雕细琢

理性设计，顾名思义，是一种基于对蛋白质自身结构、功能和作用机制深入理解的蛋白质改造方法。它更像是一位精密的工程师，根据图纸和力学原理，精确地修改某个零件以达到特定性能。

核心思想与方法论

理性设计的核心在于“预测性”。我们首先需要提出一个关于蛋白质如何发挥功能的假说，然后利用我们已知的生物化学、生物物理学知识，以及日益强大的计算工具，来预测哪些氨基酸残基的改变可能会导致所需的功能改进。

基于结构的设计： 如果我们有蛋白质的高分辨率三维结构（通过X射线晶体学、核磁共振或冷冻电镜获得，或通过计算方法预测），我们可以直接在结构模型上进行操作。例如，如果想提高酶对某个底物的特异性，我们可能会分析活性位点周围的氨基酸残基，找出那些可能与底物产生不利相互作用的残基，然后将其替换为更兼容的残基。
基于机制的设计： 如果我们理解蛋白质的催化机制或信号转导途径，我们可以有针对性地修改关键残基。例如，改变一个参与质子传递的氨基酸，可能会影响酶的pH敏感性。

计算工具与技术

在理性设计中，计算工具扮演着越来越重要的角色，它们能够帮助我们模拟蛋白质的行为，预测突变的效果，并从海量的可能性中筛选出最有希望的候选：

分子动力学模拟 (Molecular Dynamics, MD)： 这是一种强大的计算技术，通过模拟蛋白质原子在力场作用下的运动，来探索蛋白质的动态行为、构象变化以及与配体的相互作用。MD模拟可以帮助我们理解蛋白质的柔性、稳定性以及在不同条件下的响应，从而指导我们进行更精准的设计。
分子对接 (Molecular Docking)： 当我们想要设计一个能与特定小分子（如药物分子或底物）结合的蛋白质时，分子对接工具可以预测小分子如何在蛋白质的结合位点中定位和取向，并评估其结合强度。这对于药物发现和酶的底物特异性改造至关重要。
蛋白质结构预测 (如 Rosetta, AlphaFold)： 尽管我们期望能从功能逆向设计序列，但在实践中，我们往往从已知序列或相似序列出发。如果一个蛋白质没有已知的实验结构，我们可以利用计算方法从其氨基酸序列预测其三维结构。Rosetta是一个著名的蛋白质设计和结构预测软件包，而近年来，基于深度学习的AlphaFold和ESMfold等工具的出现，极大地提升了结构预测的准确性，为理性设计提供了前所未有的结构基础。
- AlphaFold/ESMfold的突破： 这些模型通过学习大量已知序列和结构数据，能够以前所未有的精度预测蛋白质的折叠方式，甚至能预测蛋白质复合物的结构。这为基于结构的设计打开了新的大门，因为即使没有实验结构，我们也能获得可靠的设计蓝图。
从头设计 (De Novo Design)： 这是理性设计中最具雄心的方向，旨在从零开始设计全新的蛋白质序列，使其折叠成预设的结构并执行指定的功能。它不依赖于自然界中已有的蛋白质骨架，而是根据物理化学原理构建。这需要极其精密的计算和迭代优化。

理性设计案例

酶活性位点修饰： 科学家们通过理性设计，改变酶活性位点中的少数几个氨基酸，可以显著提高酶的催化效率、改变其底物特异性，甚至使其催化原本不催化的反应。例如，通过引入新的相互作用，可以提高酶对非天然底物的结合能力。
抗体亲和力成熟： 抗体是生物医药领域的重要治疗工具。通过理性设计，可以对抗体的互补决定区 (CDR) 进行精确的氨基酸替换，以提高其与靶标抗原的结合亲和力，从而增强药效并减少所需剂量。
蛋白质稳定性提升： 许多工业用酶在极端温度、pH或有机溶剂中容易失活。通过分析蛋白质结构中的弱点，如暴露的疏水残基或不稳定的氢键，然后通过理性设计引入新的二硫键、增加疏水核心的紧密性或优化表面电荷，可以显著提高蛋白质的热稳定性或耐化学性。

局限性

尽管理性设计充满魅力，但它并非万能：

依赖于知识的完备性： 理性设计的效果受限于我们对蛋白质结构、功能和折叠机制的理解深度。对于复杂的、机制不明确的蛋白质，理性设计往往束手无策。
预测的难度： 即使拥有结构，也很难精确预测一个或几个氨基酸的改变将如何影响整个蛋白质的动力学、稳定性和最终功能，特别是当多个位点之间存在复杂协同效应时。
计算成本： 高精度的MD模拟、从头设计等计算过程需要巨大的计算资源和时间。

面对这些挑战，另一种“非理性”但高效的策略应运而生——定向进化。

第三部分：定向进化——模拟自然的盲人摸象

如果说理性设计是一位精确的工程师，那么定向进化则更像是一位耐心的园丁，通过培育和筛选，引导生命朝着我们期望的方向发展。它直接借鉴了自然选择的原理：多样性 -> 选择 -> 扩增/遗传 -> 新一轮多样性。

灵感来源：自然选择的微缩版

自然界通过随机突变生成多样性，然后环境施加选择压力，只有适应性强的个体才能生存并繁殖。定向进化在实验室中模拟了这个过程，我们不再试图理解每一个原子层面的细节，而是直接关注蛋白质的“表型”——它所展现的功能。

定向进化的核心流程

定向进化通常是一个迭代循环过程，通常包括以下三个关键步骤：

多样性生成 (Diversity Generation)： 这是定向进化的第一步，也是最重要的一步。目标是创建一系列与原始基因序列相似但又略有不同的变体，从而产生具有不同功能的蛋白质库。

错误倾向PCR (Error-prone PCR, EP-PCR)： 这是最常用的方法之一。通过在PCR反应中故意降低DNA聚合酶的忠实度（例如，改变Mg2+浓度或添加Mn2+），使其在复制DNA时引入随机的点突变。这些突变通常是低频率的，分散在整个基因上。
- 数学概念： 假设每个核苷酸发生突变的概率为 $p_m$ ，序列长度为 $L$ 。那么平均每个序列的突变数约为 $L \cdot p_m$ 。我们通常希望突变率控制在每个基因平均1-3个突变，以避免引入太多有害突变。
DNA重排 (DNA Shuffling)： 又称基因重组，是一种更强大的多样性生成技术。它通过将多个同源基因的DNA片段打乱并重新组装，来生成嵌合基因库。这可以模拟自然界的基因重组过程，加速进化，因为它能组合来自不同亲本的有利突变。
饱和突变 (Site-saturation Mutagenesis, SSM)： 如果我们已经对蛋白质的某个特定位点有了一些了解，认为该位点对功能至关重要，但又不确定哪种氨基酸替换会产生最佳效果，那么可以对该位点进行饱和突变。即，将该位点编码的密码子替换为能够编码所有20种标准氨基酸的简并密码子（例如NNK或NNS），从而一次性探索该位点所有可能的氨基酸变体。

代码块示例：概念性多样性生成

import random

# 假设的氨基酸列表，实际上会是DNA密码子
AMINO_ACIDS = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY'

def generate_random_protein_sequence(length):
    """生成一个随机蛋白质序列作为起点"""
    return ''.join(random.choice(AMINO_ACIDS) for _ in range(length))

def introduce_random_mutations(sequence, num_mutations=1, mutation_rate=0.01):
    """
    概念性地在给定序列中引入随机突变。
    这里简化为直接改变氨基酸，实际是改变DNA密码子。
    """
    mutated_sequence_list = list(sequence)
    
    # 模拟错误倾向PCR
    # 可以根据mutation_rate随机选择位点进行突变
    # num_mutations 参数也可以用于控制突变数量
    
    for _ in range(num_mutations):
        if len(mutated_sequence_list) == 0:
            break
        
        mutation_position = random.randint(0, len(mutated_sequence_list) - 1)
        original_aa = mutated_sequence_list[mutation_position]
        
        # 随机选择一个新的氨基酸，确保与原氨基酸不同
        new_aa = random.choice([aa for aa in AMINO_ACIDS if aa != original_aa])
        
        mutated_sequence_list[mutation_position] = new_aa
        
    return "".join(mutated_sequence_list)

def generate_library(parent_sequence, library_size=1000, mutations_per_seq=1):
    """
    生成一个突变体库。
    在实际定向进化中，这个库会非常大，达到10^6 - 10^9 个变体。
    """
    library = []
    for _ in range(library_size):
        mutant = introduce_random_mutations(parent_sequence, num_mutations=mutations_per_seq)
        library.append(mutant)
    return library

# 示例用法
initial_protein = generate_random_protein_sequence(length=50)
print(f"原始蛋白质序列: {initial_protein}")

# 生成一个包含1000个变体的库，每个变体平均有1个突变
mutant_library = generate_library(initial_protein, library_size=1000, mutations_per_seq=1)
# print(f"突变体库的前5个序列: {mutant_library[:5]}")

请注意：上述代码仅为概念性示例，实际的DNA突变和文库构建过程要复杂得多，涉及到DNA层面操作和高通量测序验证。

筛选与选择 (Screening and Selection)： 生成了大量的蛋白质变体库后，接下来就是如何找出那些具有我们期望改进功能的蛋白质。这是定向进化中最具挑战性的一步，因为库的规模通常非常大（ $10^6$ 到 $10^9$ 个变体）。
- 高通量筛选 (High-throughput Screening, HTS)：
  - 微孔板筛选： 最直接的方法是在96孔、384孔甚至1536孔微孔板中并行检测每个变体的功能。通过自动化机器人系统，可以快速测量大量样品。这适用于功能可以被量化（如荧光、吸光度、产物浓度）且检测成本不高的场景。
  - 流式细胞术 (FACS - Fluorescence Activated Cell Sorting)： 如果目标蛋白质能在细胞表面表达，并且其功能可以通过荧光信号报告，FACS可以实现每秒分析和分选数千个细胞。例如，一个结合亲和力更高的抗体变体，其细胞表面的荧光强度可能更高，FACS就能将其分选出来。
- 富集型选择 (Selection)： 相比于筛选（逐一检测），选择方法是一种“赢者通吃”的策略，它在特定选择压力下，只有满足条件的变体才能存活或扩增，从而极大地富集目标蛋白质。
  - 噬菌体展示 (Phage Display)： 将蛋白质或肽的基因融合到噬菌体外壳蛋白基因上，使蛋白质表达在噬菌体表面。然后，将噬菌体库暴露于靶标分子（如抗原、酶底物），只有结合或催化能力的噬菌体才能被捕获。随后，这些噬菌体被洗脱、扩增，进行下一轮选择。这是发现新型抗体和肽段的重要技术。
  - 酵母展示 (Yeast Display)： 类似于噬菌体展示，但蛋白质表达在酵母细胞表面。酵母作为真核宿主，可以进行更复杂的蛋白质修饰。结合FACS，可以对结合亲和力、酶活性等进行定量筛选。
  - 细菌展示 (Bacterial Display)： 将蛋白质展示在细菌表面，常用于酶的定向进化。
  - 细胞内选择 (In vivo Selection)： 设计一种报告系统，使得只有当目标蛋白质具有所需功能时，宿主细胞才能在特定选择压力的培养基中生长或产生易于检测的信号。例如，如果一个酶能降解某种毒性底物，那么只有含有活性酶的细胞才能在含有该底物的培养基中存活。
  - 无细胞系统 (Cell-free Systems)： 在体外进行蛋白质表达和筛选，无需活细胞，从而加快反应速度并避免细胞毒性等问题。
迭代与优化 (Iteration and Optimization)： 从第一轮筛选/选择中获得的“最佳”变体（或其基因），会作为下一轮定向进化的“亲本”。重复多样性生成、筛选/选择的循环，直至获得功能最优的蛋白质。通常需要进行多轮迭代才能达到理想的性能。每次迭代都会在上一轮的成功基础上进一步优化。

定向进化案例

工业酶改造： 许多工业酶需要在极端条件（高温、高pH、有机溶剂）下工作，并且需要高催化效率和特异性。定向进化已被广泛用于改造脂肪酶、蛋白酶、纤维素酶等，使其在工业生产环境中更稳定、更高效。例如，改造酶在生产生物燃料时能更好地降解木质素，或在洗涤剂中更耐受高温和氧化。
新型生物燃料生产： 通过定向进化，改造微生物的酶系统，使其能更高效地将生物质转化为乙醇、丁醇等生物燃料，降低生产成本。
抗生素抗性解除： 定向进化可以用于研究和理解细菌产生抗生素抗性的机制，甚至可以设计新的酶来降解抗生素，从而解除细菌的抗性。
荧光蛋白的色彩多样化： 绿色荧光蛋白 (GFP) 是生物学研究中广泛使用的工具。通过定向进化，科学家们创造了各种颜色（如蓝色、黄色、红色）和不同亮度的荧光蛋白变体，极大地丰富了生物成像工具箱。

局限性

尽管定向进化非常强大，但也存在一些限制：

依赖于筛选/选择方法： 如果没有高效且准确的筛选或选择方法，定向进化就无法进行。对于某些复杂功能，设计合适的筛选方法本身就是一项重大挑战。
可能陷入局部最优： 定向进化是一种爬山算法。如果健身景观（fitness landscape）过于崎岖，或者初始库的多样性不足，进化过程可能会陷入局部最优，无法达到全局最优。
无法解释具体机制： 定向进化过程是“盲人摸象”，它能找到功能更好的蛋白质，但通常不能直接告诉我们为什么这些突变会起作用，以及具体的功能改变机制。这需要后续的理性分析来补充。

第四部分：理性设计与定向进化的协同——智慧与蛮力的融合

正如你所见，理性设计和定向进化各有优劣。理性设计需要深入的知识但可能受限于预测能力，而定向进化则无需先验知识但可能效率低下且无法解释机制。那么，如果将两者结合起来，取长补短，会发生什么呢？

混合策略的优势

将理性设计与定向进化相结合，可以创造出一种更强大、更高效的蛋白质工程策略：

理性设计提供起点或指导，缩小搜索空间： 理性设计可以通过预测哪些区域或哪些类型的突变可能是最有益的，从而指导多样性生成，将定向进化的搜索范围从天文数字缩小到更可管理的区域。例如，理性设计可以识别出蛋白质中对稳定性至关重要的位点，然后只对这些位点进行饱和突变，再进行定向进化筛选。
定向进化进行微调或突破现有认知： 在理性设计的基础上，定向进化可以对设计出的蛋白质进行进一步的优化，发现一些理性设计难以预料的有利突变。它甚至可以突破我们现有知识的限制，发现全新的功能或机制，这些可能是理性设计一开始无法构思的。

结合方式

计算指导的定向进化：
- 热点突变： 利用分子动力学模拟或结构分析，识别蛋白质中对功能或稳定性至关重要的“热点”残基。然后，只对这些热点位点进行饱和突变或限制性随机突变，生成一个更小的、但更有可能包含有利变体的库，再进行筛选。
- 机器学习辅助的健身景观预测： 收集大量的蛋白质序列-功能数据，训练机器学习模型，预测给定序列的蛋白质功能。这个模型可以帮助我们预测哪些突变组合可能导致功能提升，从而指导构建更有针对性的突变库。这大大减少了湿实验的负担。
定向进化验证计算设计：
- 首先通过理性设计（如从头设计或序列优化）产生一些候选蛋白质序列。
- 然后，利用定向进化的大规模筛选能力，对这些候选序列及其邻近序列进行进一步的突变和筛选，以验证计算设计的有效性，并进一步优化性能。这种方法特别适用于从头设计的新型蛋白质，因为它们通常需要实验验证和微调。

案例：荧光蛋白的进化与优化

著名的诺贝尔奖得主Frances Arnold在荧光蛋白的定向进化中，不仅通过多轮随机突变和筛选得到了更好的荧光蛋白，她的团队也结合了理性设计，例如，在后续的工作中，利用对荧光机制的理解，针对性地设计突变，进一步提升了荧光蛋白的性能和光稳定性。

新兴计算工具在协同中的作用

随着人工智能和高通量实验技术的飞速发展，理性设计与定向进化的协同作用正在被推向新的高度：

机器学习与深度学习：
- 序列-功能映射预测： 深度学习模型，尤其是基于Transformer架构的模型（如ESM-1b、ProGen、AlphaFold-Anything），能够学习蛋白质序列的复杂特征，并预测其结构、稳定性、结合亲和力或酶活性。这些模型可以帮助我们在大规模序列空间中快速识别潜在的“有希望”的突变。
- 生成模型 (Generative Models)： 类似于ChatGPT生成文本，蛋白质的生成模型可以学习已知蛋白质的序列和结构模式，然后“生成”全新的、具有特定功能特性的蛋白质序列。这些生成的序列可以直接用于合成和测试。
- 逆向设计 (Inverse Design)： 这是一个激动人心的方向，目标是直接从所需的功能或结构特性出发，逆向推导出相应的蛋白质序列。这极大地简化了设计过程，避免了大量的试错。
主动学习 (Active Learning)： 在蛋白质工程中，实验数据收集通常是昂贵且耗时的。主动学习是一种机器学习策略，它能够智能地选择最有信息量的实验样本进行测试，从而以最少的实验量来最大化模型的学习效率，加速发现最优的蛋白质。

结合这些先进的计算工具，未来的蛋白质工程将更加智能化、自动化，从“试错”转向“智能探索”，最终实现真正的“理性创造”。

第五部分：蛋白质工程与定向进化的前沿应用与未来展望

蛋白质工程与定向进化不仅仅是学术研究，它们正在深刻地改变我们的生活，并将在未来扮演越来越重要的角色。

应用领域

生物医药：
- 新型抗体药物： 通过工程化抗体，可以提高其结合亲和力、延长半衰期、减少免疫原性，或赋予其新的功能（如抗体-药物偶联物ADC）。
- 治疗性酶： 设计具有更好稳定性、催化效率和靶向性的酶，用于治疗代谢疾病、癌症或感染。
- 疫苗开发： 工程化病毒蛋白或细菌毒素，以增强其免疫原性，开发更有效和安全的疫苗。
- 基因治疗工具： 改造CRISPR-Cas9系统中的Cas蛋白，使其具有更高的编辑效率、特异性和更低的脱靶效应。
工业生物技术与绿色化学：
- 高效生物催化剂： 改造酶用于精细化学品的合成、生物燃料的生产、废弃物的降解，从而替代传统的、污染严重且能耗高的化学工艺。例如，设计更耐受有机溶剂的酶来催化非水相反应。
- 生物材料： 设计具有特定机械强度、导电性、自组装能力的蛋白质，用于制造新型生物可降解塑料、智能材料或组织工程支架。
- 环境修复： 工程化蛋白质用于降解污染物（如农药、塑料、重金属），进行环境治理。
合成生物学：
- 设计和构建全新的蛋白质模块、代谢途径或调控网络，以实现细胞内或细胞间的复杂功能，如生产高价值化合物、控制细胞行为。
- 创建“人造生命”的基本功能单元，探索生命的本质。
生物传感器与诊断：
- 设计能够特异性识别并报告疾病生物标志物（如癌症蛋白、病毒颗粒）的蛋白质探针，实现超高灵敏度和特异性的早期诊断。
- 开发基于蛋白质的分子开关，用于构建新型的生物计算器件。
纳米技术：
- 利用蛋白质的自组装特性，设计和构建具有纳米尺度的结构，如蛋白质纳米笼、纳米线，用于药物递送、成像或电子器件。
- 工程化分子马达，实现纳米级的精确运动和操控。

未来挑战与机遇

尽管前景光明，但蛋白质工程和定向进化仍面临一些挑战：

更精确的结构预测和设计： 尽管AlphaFold已经取得了巨大成功，但预测蛋白质在不同环境下的动态行为、蛋白质-蛋白质相互作用，以及更复杂的生物大分子组装体的结构，仍然是挑战。
更高通量、更智能的筛选平台： 虽然现有技术已经能处理大量样本，但要应对 $10^9$ 甚至更大规模的蛋白质库，还需要更革命性的筛选方法，最好能实现单分子层面的实时功能检测。
更深入的序列-结构-功能-动力学理解： 随着数据的积累，我们需要更强大的理论框架和计算模型来解开蛋白质复杂性和适应性的深层机制。
AI在全流程中的主导作用： 未来，AI将不仅仅是辅助工具，可能会主导从靶点识别、序列设计、实验规划、数据分析到结果解释的全链条。这需要生物学家、计算机科学家和自动化工程师的深度融合。
伦理与安全考虑： 随着我们设计和创造全新生物分子的能力增强，随之而来的是潜在的伦理和安全问题。例如，对环境的影响、生物武器的可能性等。负责任的科学研究和严格的监管将变得日益重要。