蛋白質(zhì)是細(xì)胞生命過程的重要執(zhí)行者，而膜蛋白所扮演的角色讓細(xì)胞得以成為生命的基本單元。從細(xì)菌到哺乳動物細(xì)胞，膜蛋白形成了眾多高度保守的蛋白質(zhì)家族，是生物膜功能的主要承擔(dān)者，除了完成生物膜兩側(cè)的物質(zhì)、能量和信息的傳輸，還擔(dān)負(fù)著生物膜的合成、穩(wěn)態(tài)維持等任務(wù)，并且參與細(xì)胞之間及膜被細(xì)胞器之間的相互作用。正因為如此，膜蛋白與多種人類疾病密切相關(guān)，并且是直接的藥物靶標(biāo)。

圖1:　典型β桶型膜蛋白E. coliOmp-F的晶體結(jié)構(gòu)

圖2：膜蛋白分類

由于膜蛋白的高度疏水性使其容易在水環(huán)境中聚集，因此研究膜蛋白通常具有挑戰(zhàn)性，尤其是全長膜蛋白，獲取其完整結(jié)構(gòu)，一直是結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域的巨大挑戰(zhàn)。

1.表達困難：當(dāng)利用傳統(tǒng)的細(xì)胞系統(tǒng)（如細(xì)菌、昆蟲或哺乳動物細(xì)胞）來表達膜蛋白時，其疏水的跨膜區(qū)很容易被識別為“錯誤折疊”，導(dǎo)致蛋白聚集、形成包涵體，甚至對宿主細(xì)胞產(chǎn)生毒性，最終無法獲得大量、正確折疊的蛋白。

2.提取與純化困難：為了將膜蛋白“提取”出來進行研究，必須使用去垢劑來模擬其原生膜環(huán)境。這個過程非?？量?，很容易破壞蛋白的天然結(jié)構(gòu)，使其失去活性。提取出來的蛋白也不穩(wěn)定，容易變性或聚集。

3.結(jié)構(gòu)解析困難：經(jīng)典的X射線晶體學(xué)需要獲得高質(zhì)量的三維晶體。但對于構(gòu)象動態(tài)變化的全長膜蛋白來說，使其形成有序的晶體陣列極為困難。

【技術(shù)實踐】：珀羅汀生物依托自主知識產(chǎn)權(quán)的無細(xì)胞蛋白表達技術(shù)，膜蛋白表達成功率接近100%。通過在表達的體系中加入去垢劑或納米盤的方式保持膜蛋白的穩(wěn)定性，使得膜蛋白更易表達純化。我們成功表達過的膜蛋白包括細(xì)胞色素酶、呼吸鏈酶、ligand receptor等。

• 無細(xì)胞+去垢劑平臺

通過在無細(xì)胞體系中直接添加去垢劑，可以為膜蛋白跨膜區(qū)提供疏水環(huán)境，輔助膜蛋白形成正確構(gòu)象，實現(xiàn)全長跨膜蛋白可溶表達。

跨膜蛋白表達

圖3：七次跨膜蛋白

圖4：四次跨膜蛋白

• 無細(xì)胞+納米盤平臺

通過在無細(xì)胞體系中加入膜支架蛋白與磷脂，形成類似細(xì)胞膜的納米盤結(jié)構(gòu)，可以使合成的膜蛋白直接組裝進納米盤，高疏水性的跨膜區(qū)穩(wěn)定插入脂雙層，獲得高穩(wěn)定性、高活性、接近天然構(gòu)象的全長膜蛋白。

跨膜蛋白表達

圖5：七次跨膜蛋白

圖6：四次跨膜蛋白

隨著無細(xì)胞蛋白表達技術(shù)的成熟，其市場規(guī)模也在穩(wěn)步增長。QYResearch調(diào)研顯示，2023年全球無細(xì)胞蛋白表達市場銷售額達到了15億元，預(yù)計2030年將達到23億元。這一增長背后是制藥、生物技術(shù)領(lǐng)域?qū)焖俚鞍踪|(zhì)開發(fā)工具的迫切需求。

人工智能與無細(xì)胞蛋白合成的結(jié)合，正在進一步加速這一領(lǐng)域的發(fā)展。AI已在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、序列生成與功能設(shè)計方面展現(xiàn)出強大威力，而無細(xì)胞體系則有潛力成為連接數(shù)字世界與物理實體的高效橋梁，將AI的海量設(shè)計方案快速轉(zhuǎn)化為可測試的真實分子。將人工智能的設(shè)計能力與無細(xì)胞體系的快速合成能力相結(jié)合，被視為突破蛋白質(zhì)工程瓶頸的關(guān)鍵。

作為一項技術(shù)，無細(xì)胞蛋白表達系統(tǒng)正在重塑膜蛋白研究的格局。從VLP平臺、Nanodisc技術(shù)到我司的無細(xì)胞蛋白表達系統(tǒng)，這些創(chuàng)新工具使科學(xué)家能夠在更貼近天然環(huán)境的條件下研究膜蛋白的結(jié)構(gòu)與功能。隨著人工智能與無細(xì)胞系統(tǒng)的深度融合，以及新方法的不斷涌現(xiàn)，我們將有望揭開更多膜蛋白的神秘面紗，加速從基礎(chǔ)研究到藥物開發(fā)的轉(zhuǎn)化進程，最終為人類疾病治療帶來新的突破。

1.膜蛋白結(jié)構(gòu)動力學(xué)（第二版）；
2.Zhu, Jingyi, and Peilong Lu. “Computational design of transmembrane proteins.” Current opinion in structural biology vol. 74 (2022): 102381. doi:10.1016/j.sbi.2022.102381；

3.2024-2030年全球及中國無細(xì)胞蛋白表達行業(yè)運營動態(tài)及發(fā)展?jié)摿ρ芯繄蟾妗?/span>