测试原始蛋白序列：
A:WNPPTFSPALLVVTEGDNATFTCSFSNTSESFHVVWHRESPSGQTDTLAAFPEDRSQPGQDSRFRVTQLPNGRDFHMSVVRARRNDSGTYVCGVISLAPKIQIKESLRAELRVTERRAE
B:DEKEELLRELQEKIPDPRVREVLELAIKLLEDGVPPEEIKKLIEKLVKELGLPPEVLELVEKIVK
▪背景：A蛋白与B蛋白互作，其中ipTM+PTM=0.98（强互作）
▪固定A蛋白序列不变，对B蛋白序列进行优化，以提高其与A蛋白的结合亲和力。
▪使用ProteinMPNN（Dauparas et al., 2022）对B蛋白进行定向进化。ProteinMPNN是一个基于深度学习的蛋白质序列设计工具，能够根据给定的蛋白质骨架生成优化的氨基酸序列。
▪每次迭代后，利用AlphaFold Multimer（Evans et al., 2022）对蛋白复合物进行结构预测，评估结合亲和力。AlphaFold Multimer是一个基于深度学习的蛋白质复合物结构预测模型，能够准确预测蛋白质之间的相互作用结构。
▪迭代进行10次，每次迭代中，ProteinMPNN根据AlphaFold Multimer的结构预测结果生成新的B蛋白序列。
▪使用AlphaFold Multimer预测的复合物结构计算界面预测模板建模分数（ipTM）和可能的翻译后修饰分数（PTM，虽然PTM在此处可能不是直接评估亲和力的指标，但可用于后续实验设计参考），以评估结合亲和力。
▪分析每次迭代后的ipTM分数，选择亲和力提高最显著的序列进行进一步实验验证。
ipTM | PTM | |
WT | 0.34 | 0.64 |
0 | 0.63 | 0.74 |
1 | 0.41 | 0.67 |
2 | 0.49 | 0.69 |
3 | 0.33 | 0.64 |
4 | 0.47 | 0.71 |
5 | 0.32 | 0.65 |
6 | 0.35 | 0.65 |
7 | 0.44 | 0.69 |
8 | 0.58 | 0.72 |
9 | 0.81 | 0.85 |
▪提取优化后的序列：
B:SEADEVVERLRERIPEPAAEGIAGGVRALLERGLPVEEALRELAELLRQAEAPEELVRVVEEAAE
▪比对结果：与原始B链序列相似度为31%，RMSD=1.026，表明改造后的序列在保持原有结构的基础上，显著提高了与A链的结合能力。
▪结构对比
原始数据是蓝色 改造后红色。RMSD=1.026.
综上，我们成功完成了对B链的定向进化改造。在保持其原有蛋白结构和功能的基础上，显著提升了B链与天然A链的结合能力。这一成果不仅验证了ProteinMPNN与AlphaFold Multimer联合使用的有效性，还为蛋白药物的进化研究提供了有力的工具和方法。
具体来说，通过ProteinMPNN进行多次迭代定向进化，并利用AlphaFold Multimer对蛋白复合物进行评分以控制进化方向，我们成功筛选出了具有高亲和力的B链序列（Seq9）。与原始B链相比，Seq9序列与A链的结合能力得到了显著提升，同时RMSD值表明改造后的B链结构并未发生显著变化，保持了良好的结构稳定性。这一成果对于推动蛋白药物的研发具有重要意义，为未来相关领域的研究提供了宝贵的经验和参考。
该复合模型的应用场景广泛，特别是在药物研发领域具有巨大潜力。以下是一些具体的应用实例：
▪在开发针对特定抗原的抗体药物时，可以利用该方法优化抗体的可变区序列，提高其与抗原的结合亲和力和特异性。
▪对于需要抑制特定蛋白-蛋白相互作用的疾病（如癌症），可以设计高亲和力的小分子或多肽抑制剂，干扰疾病相关蛋白的相互作用。
▪在生物催化领域，通过优化酶的底物结合口袋，可以提高酶对特定底物的催化效率和选择性，从而开发出性能更优的生物催化剂。
本文展示了利用ProteinMPNN和AlphaFold Multimer联合进行蛋白亲和力定向进化的有效方法。通过多次迭代优化，我们成功提高了B蛋白与A蛋白的结合亲和力，为蛋白药物设计提供了新的思路和工具。该方法具有广泛的应用前景，有望在药物研发、疾病治疗等领域发挥重要作用。
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