最新研究颠覆了蛋白质结构“牵一发而动全身”的传统认知，发现蛋白质的核心区域比此前认为的更稳定、更具容错性。研究人员通过对SH3蛋白的数十万个变体进行测试，发现绝大多数变体都能维持稳定结构，真正不可改动的“关键氨基酸”仅占少数。基于实验数据建立的机器学习模型，在预测蛋白质序列稳定性方面准确率极高，即使与人类版本相似度低于25%。这一成果有望显著提升蛋白质设计效率，加速新药、新酶等生物产品的开发进程，为蛋白质工程带来重要启示，使研发过程更快速、成本更低。

🌟 蛋白质核心区域稳定性被重新认知：过去认为蛋白质核心区域的氨基酸堆叠紧密，任意改动都可能导致结构失稳，但最新研究表明，蛋白质核心区域实际上比先前认为的更稳定、更具容错性，颠覆了“牵一发而动全身”的脆弱结构认知。

🔬 大量变体仍能维持功能：研究人员以SH3蛋白为对象，制造了数十万个略有不同的版本进行测试，结果显示绝大多数变体都能正常折叠并发挥功能，证明了蛋白质的折叠规则比过去认知的更为“宽容”，只有少数“关键氨基酸”是不可改动的。

🧠 机器学习模型助力蛋白质设计：基于实验数据建立的机器学习模型，能够高效预测蛋白质序列的稳定性，甚至在序列相似度仅为25%的情况下也能保持高准确率，为蛋白质设计提供了强大的预测工具。

🚀 提升生物产品开发效率：这项研究成果将极大地提升蛋白质设计效率，帮助研究人员在计算机中同时测试多种设计方案，从而显著加速新药、新酶等生物产品的开发进程，降低研发成本和时间。

    科技日报北京7月30日电 （记者张佳欣）据最新一期《科学》杂志报道，西班牙巴塞罗那基因组调控中心和英国威康桑格研究所的研究人员发现，蛋白质的核心区域比此前认为的更稳定、更具容错性，颠覆了蛋白质如多米诺骨牌一般，具有“牵一发而动全身”的脆弱结构的认知。该成果有望显著提升蛋白质设计效率，加速新药、新酶等生物产品的开发进程。

    蛋白质由20种氨基酸组成，其可能组合数量极其庞大。即便一个仅含60个氨基酸的小蛋白，其排列组合方式也高达10的78次方，几乎与宇宙中原子数量相当。面对如此复杂的组合可能性，科学界长期不解，为何进化能从中筛选出少数结构稳定、功能可靠的组合？

    过去主流观点认为，蛋白质核心区域的氨基酸堆叠紧密，任意改动都可能导致整体结构失稳。但最新研究显示，这一传统观念并不准确。

    研究人员选择了一种叫SH3的小型蛋白结构作为研究对象，它广泛存在于各种生物体内。接着，他们制造了数十万个略有不同的SH3版本，并测试它们是否还能正常折叠和发挥功能。结果显示，绝大多数变体均能维持稳定结构。真正不可改动的“关键氨基酸”仅占少数。这意味着，蛋白质的折叠规则比过去认为的要“宽容”得多。

    研究人员还基于实验数据建立了机器学习模型，用于预测蛋白质序列的稳定性。该模型在对比超过5万个来自细菌、植物、昆虫和人类的自然SH3序列时，准确率极高，即使某些序列与人类版本的相似度低于25%。

    这项成果为蛋白质工程带来重要启示。当前，研究人员在设计酶类药物时，往往需要通过大量实验逐一筛选略有不同的变体，过程缓慢且成本高昂。借助新模型，他们可在计算机中同时测试多个设计方案，极大提升研发效率。