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AI 扶助酶转变技艺再现冲破，我公司独创东谈主兼 CTO，上海交通大学生命科学技艺学院杨广宇西宾团队，结伙上海交通大学当然科学瞎想院洪亮西宾团队，应用 Pro-PRIME 卵白谈话大模子和高效模子定向精调，仅用两轮，即竣事卵白褂讪性大幅升迁，且复合突变 100% 增益得胜。

杨广宇 西宾瀚海新酶 CTO

该技艺基于卵白质大模子，仅用有限的见地酶卵白的（突变-活性-褂讪性）标注数据集（

Overview

空洞

优化酶的热褂讪性关于卵白质科学和工业应用至关紧迫。现在，通过（半）感性瞎想和当场诱变式样不错较为准确地瞎想多个增强酶热褂讪性的单点突变。但当组合多个突变时，每每会出现复杂的上位效应，导致组合突变体满盈失活。因此，优化酶每每需要进行多轮瞎想，从而渐渐引入单个突变位点，统统这个词经过至极耗时。

近日，我公司独创东谈主兼 CTO，上海交通大学生命科学技艺学院杨广宇西宾团队的著述 “Optimizing enzyme thermostability by combining multiple mutations using protein language model” 在 《mLife》负责上线，上海交通大学当然科学瞎想院洪亮西宾为共通信。该瞎想团队提倡了一种东谈主工智能扶助的酶热褂讪性工程政策，不错高效地组合多个故意单点突变。在肌酸酶的进化实例中，仅经过两轮瞎想，赢得了 50 个具有超卓热褂讪性的组合突变体，瞎想得胜率达 100%。经极少执行数据微调后的模子不错从数据积聚灵验捕捉组合突变体中的上位效应。

Abstract

摘抄原文

“Optimizing enzyme thermostability is essential for advancements in protein science and industrial applications. Currently， (semi-)rational design and random mutagenesis methods can accurately identify single-point mutations that enhance enzyme thermostability. However， complex epistatic interactions often arise when multiple mutation sites are combined， leading to the complete inactivation of combinatorial mutants. As a result， constructing an optimized enzyme often requires repeated rounds of design to incrementally incorporate single mutation sites， which is highly time-consuming. In this study， we developed an AI-aided strategy for enzyme thermostability engineering that efficiently facilitates the recombination of beneficial single-point mutations. We utilized thermostability data from creatinase， including 18 single-point mutants， 22 double-point mutants， 21 triple-point mutants， and 12 quadruple-point mutants. Using these data as inputs， we used a temperature-guided protein language model， Pro-PRIME， to learn epistatic features and design combinatorial mutants. After two rounds of design， we obtained 50 combinatorial mutants with superior thermostability， achieving a success rate of 100%. The best mutant， 13M4， contained 13 mutation sites and maintained nearly full catalytic activity compared to the wild-type. It showed a 10.19°C increase in the melting temperature and an ~655-fold increase in the half-life at 58°C. Additionally， the model successfully captured epistasis in high-order combinatorial mutants， including sign epistasis (K351E) and synergistic epistasis (D17V/I149V). We elucidated the mechanism of long-range epistasis in detail using a dynamics cross-correlation matrix method. Our work provides an efficient framework for designing enzyme thermostability and studying high-order epistatic effects in protein-directed evolution.”

Main content

主要本色户外 sex

在该项瞎想中，作家哄骗一种 AI 扶助的酶热褂讪性工程政策，通过极少执行数据微调 Pro-PRIME 模子来谈判组合突变体的褂讪性和活性。其中，Pro-PRIME 模子是基于 9600 万个宿主细菌菌株的最好助长温度数据进行测验的卵白质谈话模子，在瞎想和优化高温酶方面透露优异。微调所使用的运转数据集包括来自肌酸酶的 73 个低阶突变体的序列-热褂讪性和活性数据。然后使用微调后的模子来谈判来自 18 个单点突变体的统统可能突变体的热褂讪性和活性。主要见地是在保抓至少 60% 的相对活性（联系于野生型），同期增强热褂讪性的突变体（图 1）。

图1. 基于卵白质谈话模子组合突变的政策。

统统这个词经过包括四个门径：(1) 蚁集数据，(2) 卵白质谈话模子的微调，(3) 在组合序列空间中谈判统统突变体，以及 (4) 考证所选突变体。红色虚线是第二轮模子微调。

为了进一步提高谈判精度，瞎想东谈主员将第一轮谈判的执行表征端正整合到数据积聚，并进行了第二轮微调、谈判和取舍。两轮微长入谈判经过仅用了两周时代，共瞎想 50 个组合突变体，竣事了 100% 的热褂讪性瞎想得胜率（图 2）。

图2. 组合突变体的热褂讪性和相对活性数据。

黄色圆圈是指：相对活性数据。条形图是指：突变体的热褂讪性数据，其中蓝色、青色和橙色辞别指运转数据集、第一轮和第二轮谈判的数据集。

其中，最好突变体 13M4 包含 13 个突变位点，插综合网与野生型比拟，它的活性基本保抓不变，在 Tm 上提高了 10.19°C，在 58°C 下的半衰期加多了约 655 倍。

在追念数据时发现，即使某些突变在空间上相距甚远，也存在复杂的高阶上位性效应。举例 K351E 单点突变透露为阴性突变，但其在高阶突变体中却透露为阳性突变。此外，单点突变 D17V 和 I149V 存在明显的协同作用。端正标明，使用高质地的执行数据微调模子的参数，不错匡助模子准确拿获数据积聚的已存在的上位效应，并用于后续高阶组合突变体的允洽度谈判。

动态关系矩阵分析的端正标明，影响褂讪性的突变不仅影响其局部环境的能源学，在某些情况下，还影响远端结构区域的能源学（图 3）。该项技艺不错行为改日瞎想或瞎想上位效应的一个灵验器具。

图3. 突变之间的上位效应分析。

K351E (A) 和 D17V/I149V (B) 在 Tm 值上的上位效应。蓝色暗意负效应，橙色暗意正效应。(C) 肌酸酶野生型和对应突变体的动态彼此关矩阵图。关系统统 (Cij) 用不雷同式暗意。突变位点用红色箭头标出，突变周围权贵的能源学关系区域用红色框荒芜显露。(D) 突变体结构与野生型结构比较的的表率化 RMSF 变化。

Key Highlights

主要亮点

PART.01

本瞎想提倡的东谈主工智能扶助的酶热褂讪性工程政策，不错高效地组合多个故意单点突变。仅通过两轮瞎想，共表征 50 个组合突变体，褂讪性瞎想得胜率达到 100%。与野生型比拟，最好突变体 13M4 的 Tm 升迁了 10.19℃，58℃ 半衰期加多 655 倍，同期催化活性保抓不变。

PART.02

通过哄骗极少但高质地的执行数据微调卵白质谈话模子参数，微调后的模子不错准确捕捉运转数据积聚的上位效应，包括象征和协同上位效应。这名义，执行数据关于升迁模子对高阶组合突变体的谈判性能至关紧迫。

PART.03

哄骗动态关系矩阵分析，该瞎想揭示了长程上位效应的机制，显露了远距离突变之间在能源学上的关系性，从而共同影响突变体的褂讪性。

PART.04

通过取舍这种政策，瞎想团队仅通过两轮瞎想，全面探索了组合序列空间中超 26 万种可能的突变体，最好突变体包含 13 个突变，大大裁汰了传统式样中所需要的进化轮次，升迁了卵白质工程的端正。

PART.05

瞎想强调了将来自卵白质工程的数据与先进的东谈主工智能模子相联结，不错进一步升迁模子的谈判性能，从而升迁卵白质工程端正。该政策不错推论应用至多种要津酶分子的进化任务中。

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