蛋白质语言模型在酶工程中的应用进展

来源：中国食品学报杂志2025年第11期北京时间：

作者：宋中迪，周佳楠，陈妍，江玲，于浩然

单位：宋中迪浙江树人学院 交叉科学研究院 浙江省新污染物全过程监测与绿色治理协同创新中心 杭州 310015,周佳楠浙江大学化学工程与生物工程学院 生物工程研究所 杭州 310027,陈妍浙江树人学院 交叉科学研究院 浙江省新污染物全过程监测与绿色治理协同创新中心 杭州 310015,江玲浙江大学杭州国际科创中心 杭州 311200,于浩然浙江大学化学工程与生物工程学院 生物工程研究所 杭州 310027,ling.jiang@zju.edu.cn,yuhaoran@zju.edu.cn

摘要：酶作为高效且环境友好的生物催化剂，在医药、食品、化工、农业等领域广泛应用，然而，野生型酶常存在热稳定性差、底物谱窄及活性不足等局限。蛋白质语言模型(PLMs)通过借鉴自然语言处理方法，在大规模蛋白质序列和结构数据上进行自监督学习，能够捕捉序列、结构与功能之间的进化规律，在酶工程中展现出巨大潜力。本文系统综述代表性PLMs的模型架构及训练策略，总结其在零样本与少样本预测、酶功能预测及从头设计中的应用进展，具体包括利用PLMs实现突变效应预测与催化性能优化，辅助自动化进化平台加速迭代，提升酶的热稳定性、活性及底物适应性；结合多模态表征与小样本学习提升特定任务预测精度；以及在全新功能性酶蛋白设计中的探索。本文还讨论了PLMs在规模、泛化能力及与生物物理知识融合方面的挑战，并展望其在可控功能蛋白设计和工业应用中的前景。

关键词：蛋白质语言模型; 酶工程; 零样本预测; 酶功能; 从头设计

基金资助：浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2025C01097)