文章来源：国家科学评论
刚拿到2024年诺贝尔化学奖的David Baker教授可谓是蛋白质设计领域的“引领者”。
他曾在2019年接受NSR的专访，介绍了蛋白质设计这个快速发展的研究领域，并分享了他自己的科学故事。
在谷歌上搜索“de novo protein design”（蛋白质从头设计），点开第一页搜索结果中的任意一条，你几乎都能看到David Baker的名字。华盛顿大学蛋白质设计研究所所长David Baker与他的同事们一起，创造了一个由各种各样全新且有趣的蛋白质组成的新世界。
蛋白质是生命活动的直接执行者，其结构与功能由氨基酸一级序列所决定。由Baker研究组开发的Rosetta软件包可以对蛋白质结构进行计算预测与设计。能够从零开始设计蛋白质结构和功能，意味着我们可以创造出具有各种功能的全新的生命活动执行者，并将其应用于生物医学研究的方方面面。
2019年11月，David Baker教授在北京接受NSR的专访，介绍了蛋白质设计这个快速发展的研究领域，并分享了他自己的科学故事。
华盛顿大学教授David Baker，蛋白质设计领域的“引领者”
1
设计蛋白质，为什么？怎么做？
N
您在很多场合提到过“蛋白质设计革命”（protein-design revolution）。这场革命的目标是什么？
B
这场革命与人类历史上发生过的其它科技革命类似，我们将可以用新的方式来操控世界。学会控制金属，让人类走出了石器时代；在工业革命中，人们学会了用蒸汽机来操控机器；在这之后，数字革命又让我们能够在计算机中存储信息。现在，通过“蛋白质设计革命”，我们将学会用前所未有的方式，来操控生物分子。
N
所以说，我们将可以用蛋白质来制造工具？
B
没错。我们将可以用蛋白质来制造很多东西。比如，我们可以制造出新的药物、疫苗、疾病疗法，甚至是新的材料。
N
蛋白质设计和蛋白质结构预测都依赖于基本的蛋白质折叠法则。对于这些法则，我们已经完全掌握了吗？
B
我们掌握了这些法则的基本框架，但还没有掌握所有的细节。我们知道，蛋白质通常会折叠到能量最低的状态。我们也知道如何去计算它的能量。这种计算已经比较准确，但还没有准确到，能够精确反应每一种蛋白质功能的程度。
在未来，一定还会有理论上的发展，也会从实验中获得更多的信息反馈。将这些进展综合在一起，我们将可以更好地在原子层面描述蛋白质的能量信息。
N
现在，在您的实验室中，要设计一种具有特定功能的新的蛋白质，通常的步骤是怎样的？
B
这取决于你想要实现的“特定功能”是什么。比如说，如果你想设计一个能够与某个癌细胞靶点结合的蛋白质，你需要首先确定二者的结合面，要做到这一点，你需要对这个靶点的结构和功能有所了解。之后，你可以设计出这个蛋白质的大致形状，这个形状应当能与靶蛋白互补；然后，再去设计结合面上的氨基酸序列，让二者在几何形状和化学上都能相互匹配。
这之后，你要去检查这个设计出的新序列，确认你所需要的结构是不是这个序列所能折叠成的能量最低的结构。上面这些步骤，基本上都是在计算机上自动完成的。
然后，你就可以去合成出编码这个新结构的基因，将它在细菌细胞中表达，然后纯化出这个蛋白，看它能不能与靶蛋白结合。最近，我们发展了一种方法，可以并行地同时检测几万种设计产物，从中挑选出能够与靶蛋白结合的那些蛋白设计。
N
如果我们让两个人去设计同一个蛋白质，他们会获得相同的结果吗？
B
设计中的可能性空间是非常大的。在我们的算法中有随机的部分，计算机会做出一些随机的选择。所以，即便是同一个人将同样的程序运行两次，得到的结果也很可能不会完全相同。
N
设计一个蛋白质需要多长时间？
B
在计算机上完成一次设计所需的时间并不长。通常，你会得到不只一种设计结果，而是几十万个。之后，你需要用各种参数和标准去评价这些结果，从中找出最有希望的，再去进行实验验证。
真正费时的是之后的工作。要完成一套实验验证需要4到6个星期。拿到实验结果之后，你通常还需要回过头来，基于这些结果再去改进你的设计。这样的设计循环不只一轮，反复的迭代需要很长时间。
在这个不断重复的过程中，我们也在不断学习如何做出更好的设计。所以说，在科学与工程之间，我们的工作更偏向于科学。
N
设计的成功率怎样？
B
我们要解决的问题不同，设计的成功率也不同。成功率也是一个时间的函数。通常，如果我们选择了一个新的问题，成功率会相对较低。而如果我们已经对这个问题有了很多的了解，成功率就会高很多。
Baker的实验室（图源：Baker实验室网站）
2
神奇蛋白在哪里？
N
你设计的很多蛋白质都是以α螺旋为主的。为什么？
B
我想，我们从α螺旋开始的原因是，稳定α螺旋所需要的相互作用，是发生在序列上比较接近的氨基酸之间的。与之相比，要计算出β折叠片之间是怎样结合在一起，从而形成β折叠的，则要更加复杂。
但是现在，我们对于β折叠型蛋白质的理解已经进步了很多，这已经不再是一个难题了。我们现在已经可以程序化地设计出只由β折叠构成的蛋白质。比如，我们设计过一些β桶型蛋白质，它们位于生物膜上，可以转运离子。
N
你们设计过一个只能选择性通过钾离子的β桶。这种选择性是你们有意设计的吗？
B
不是。我们当时只是设计了一组孔径不同的蛋白质，没有想到其中之一会具有钾离子选择性。对于钾离子通道的运行原理，人们一直有不同的看法，而我们的结果显示，也许只不过是因为通道的孔径刚好合适，刚好有利于钾离子脱去表面的水分子。所以，这也是一个很好的例子，说明蛋白质设计可以帮助我们更好地理解天然蛋白质的工作方式。
N
你们还设计过一个蛋白质转子，它是由两个单独设计的蛋白质组件组装而成的。所以，模块化是蛋白质设计的发展方向吗？
B
没错。在蛋白质从头设计中，我们正在构建一组通用的结构组件，它们之间可以按照不同的方式进行简单的组装。
N
DNA/RNA设计也在快速发展。蛋白质设计会与DNA、RNA或者其他材料的设计结合起来吗？
B
是的，将蛋白质设计与DNA折纸相结合，会是一个很有趣的方向。我们也在设计能与无机材料相结合的蛋白质。比如，我们正在尝试用蛋白质来调控无机晶体的生长。这也许可以应用于半导体制造等领域。
N
你们的设计已经有产业应用了吗？
B
有。我们创建了几家公司，来推动蛋白质设计的产业化。有一家名叫Neoleukin Therapeutics的公司，尝试将一种人工设计的类似于白介素-2的蛋白质，应用于癌症治疗。我们还有另一家公司，在设计针对多种病毒的疫苗。
N
你目前在设计哪些蛋白质？
B
我们有好几个有趣的方向。我们在设计跨膜通道，这可能应用于过滤，或者DNA纳米孔测序。我们也在设计各种分子机器、新型的药物分子，以及各种材料。此外，我们还希望设计出能够调控细胞生长、分化、命运决定等各种细胞行为的蛋白质。
N
对于很多人来说，你实验室的工作就像魔法一样。
B
有时候我自己也会觉得这像是魔法。我喜欢做这些魔法般的事情。但是我需要说明，这并不是我们工作的全部。我们总是向大家展示那些成功的、魔法一样的设计，但是很少谈起复杂的设计过程，以及那些没有成功的故事。
3
在你的笔记本电脑上，折叠蛋白！
N
你是怎么想到去做Foldit（一个关于蛋白质折叠和设计的在线解谜游戏）的？
B
我们开始做蛋白质结构预测的时候，发现这项工作需要很多计算机。我们不停地购买新的计算机，花钱很多，而且很快就没有空间放置它们了。所以，我们启动了一个叫做Rosetta@home的项目，邀请世界各地的人们用他们自己的计算机来帮助我们进行计算。这是一个屏幕保护程序，计算机在进行计算的时候，屏幕上会显示出正在折叠的蛋白质。
很快，我们就开始收到使用者的来信，他们说，他们认为计算机折叠得不够好，如果他们自己动手的话，可以做得更好。所以，有一天，我和我女儿的朋友的父亲一起去徒步登山，他是一名计算机科学家，我们谈起了这件事，并且想到，可以从Rosetta@home出发，做一个游戏。这就是Foldit的前身。
N
Foldit现在的运行情况如何？未来还会怎样发展？
B
它运行得很好。我们的注册玩家很多，同一时间在线的玩家会有大约几百人。由Foldit玩家设计出的蛋白质，还曾经发表在Nature上。
Foldit创建的时候，是做蛋白质结构预测的，但是现在已经转向了蛋白质设计。我们会不断为玩家更新关卡。随着我们研究兴趣的改变，它也会不断变化。
4
建立蛋白质设计的学术群体
N
除了您的研究组之外，还有其他的蛋白质设计研究团队吗？
B
有很多实验室都在做蛋白质设计。不同的实验室有不同的兴趣和方向。我自己对蛋白质从头设计非常感兴趣。但是实际上，如果你想解决一个特定的应用问题，改造一个已经存在的蛋白质，可能是比从零开始设计一个蛋白质更好的选择。
N
您培养的学生已经遍及世界各地。
B
很多做蛋白质设计的科学家都曾经在我的实验室工作过。我们创建了一个学术团体，叫做Rosetta Commons，很多高校和研究机构都已经是它的成员。在这个团体中，许多研究团队相互交流、合作，不断改进Rosetta软件，取得了非常丰硕的成果。
现在，有很多公司都在使用Rosetta，它们需要每年缴纳一定的费用。但是我从最初就决定，没有任何人可以从Rosetta中获取个人利益。所以，这些收入，每年超过100万美元的收入，都被投入于Rosetta Commons的各种活动。
我们每年举办一次RosettaCon会议。大家都会回来，介绍自己最近的成果，共同讨论如何发展Rosetta。现在，这已经是一个非常大规模的国际合作工程，我们也计划从2019年起，将会议改为每年两次。
我们还利用这些经费开办训练营，帮助那些对Rosetta感兴趣但是还不知道如何使用它的人。这些新鲜血液的工作对于Rosetta团体来说非常重要。能和所有人一起工作，真的是太棒了。
2020年的RosettaCon在线上进行
5
Baker的故事
N
您是如何开始用计算机进行生物学研究的？
B
我在研究生期间的工作完全是实验性的。我很想学习一些新东西，而在我开始做博后的第一天，我的桌子上就摆着一台计算机。我需要用它做一些关于晶体结构优化的工作。
我的博士后实验室是一个结构生物学实验室。那里专门有一间解析晶体结构的屋子，所有人都坐在计算机终端前面，将氨基酸链匹配到电子密度图里面去。我坐下来，试着做了3分钟，感到头痛欲裂。这让我意识到，我做不来这样的事，我想要用计算机去做一些其他的事情。
N
你是什么时候开始做蛋白质结构预测的？在申请华盛顿大学教职的时候，你把它写进申请书了吗？
B
没有，我申请书的内容基本上还是实验性的。但是我已经对蛋白质折叠感兴趣很久了，我建议我的第二个学生去做蛋白质结构预测。我通常会告诉别人，应该专注。但是那时候，我却让他去做了这么一件完全不同的事情。我也不知道这是为什么。
N
在刚开始研究蛋白质折叠的时候，你有怎样的目标？是否想到有一天，你可以从零开始设计蛋白质？
B
我没有任何预期。事实上，我会对从现在开始6个月之内的事情有所计划，但不会做长期的规划。如果能够计划，那就不是科学了。你总是希望，能够做出自己从未想象过的发现。
N
据说，您现在还有自己的课题，还在自己做科研。
B
前几个月我都比较忙。但是没错，我还在做自己的课题，也会在组会上展示我自己的工作。在大型会议上做报告的时候，我一点都不紧张，因为我知道在接下来的很长时间里，我都不会再遇见这些听众。但是，要在组会上做报告的时候，我真的会非常紧张，因为下面坐着的是每天和我一起工作的、这个领域中真正的专家。
N
这一点非常可贵。大部分著名的科学家都不会这样做。
B
其实，我是从孩子们上大学离开家，我有了更多时间之后，才开始这样做的。我自己去做的工作，一定要是完全新颖的工作。有一次，在RosettaCon会议上，我一直在谈α螺旋束型的蛋白。当时所有人都听烦了，但是在两年之后，我却看到，有好多人都在做这种蛋白。
N
您对年轻人有什么建议？如何像你一样充满创造力，并且发表这么多顶刊论文？
B
我认为最重要的，是去选择最关键、最有挑战性的课题。你可以选择去做一个完全没有人做过的课题，也可以选择一个许多人都在做的方向。但是，无论你选择哪一个，要做出结果都是困难的；无论如何，总要许多时间和努力才能完成。所以，不要去担心课题是否安全。选择重大的科学问题、享受你的工作，就好了。而一旦你解决了这些问题，你就自然地推动了科学的进步，也自然会有好的文章。
本文是National Science Review 访谈文章“Protein designer David Baker: I like doing things that seem like magic”的中文版本，转载自微信公众号“国家科学评论”。英文原文链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa071
