蛋白質設計師David Baker:我喜歡做那些“魔法”般的事_風聞
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剛拿到2024年諾貝爾化學獎的David Baker教授可謂是蛋白質設計領域的“引領者”。他曾在2019年接受NSR的專訪,介紹了蛋白質設計這個快速發展的研究領域,並分享了他自己的科學故事。
撰文 | 趙維傑(NSR新聞編輯)、王初(北京大學化學與分子工程學院教授)
在谷歌上搜索“de novo protein design”(蛋白質從頭設計),點開第一頁搜索結果中的任意一條,你幾乎都能看到David Baker的名字。華盛頓大學蛋白質設計研究所所長David Baker與他的同事們一起,創造了一個由各種各樣全新且有趣的蛋白質組成的新世界。
蛋白質是生命活動的直接執行者,其結構與功能由氨基酸一級序列所決定。由Baker研究組開發的Rosetta軟件包可以對蛋白質結構進行計算預測與設計。能夠從零開始設計蛋白質結構和功能,意味着我們可以創造出具有各種功能的全新的生命活動執行者,並將其應用於生物醫學研究的方方面面。
2019年11月,David Baker教授在北京接受NSR的專訪,介紹了蛋白質設計這個快速發展的研究領域,並分享了他自己的科學故事。
華盛頓大學教授David Baker,蛋白質設計領域的“引領者”
設計蛋白質,為什麼?怎麼做?
NSR:您在很多場合提到過“蛋白質設計革命”(protein-design revolution)。這場革命的目標是什麼?
Baker:這場革命與人類歷史上發生過的其它科技革命類似,我們將可以用新的方式來操控世界。學會控制金屬,讓人類走出了石器時代;在工業革命中,人們學會了用蒸汽機來操控機器;在這之後,數字革命又讓我們能夠在計算機中存儲信息。現在,通過“蛋白質設計革命”,我們將學會用前所未有的方式,來操控生物分子。
NSR:所以説,我們將可以用蛋白質來製造工具?
Baker:沒錯。我們將可以用蛋白質來製造很多東西。比如,我們可以製造出新的藥物、疫苗、疾病療法,甚至是新的材料。
NSR:蛋白質設計和蛋白質結構預測都依賴於基本的蛋白質摺疊法則。對於這些法則,我們已經完全掌握了嗎?
Baker:我們掌握了這些法則的基本框架,但還沒有掌握所有的細節。我們知道,蛋白質通常會摺疊到能量最低的狀態。我們也知道如何去計算它的能量。這種計算已經比較準確,但還沒有準確到,能夠精確反應每一種蛋白質功能的程度。
在未來,一定還會有理論上的發展,也會從實驗中獲得更多的信息反饋。將這些進展綜合在一起,我們將可以更好地在原子層面描述蛋白質的能量信息。
NSR:現在,在您的實驗室中,要設計一種具有特定功能的新的蛋白質,通常的步驟是怎樣的?
Baker:這取決於你想要實現的“特定功能”是什麼。比如説,如果你想設計一個能夠與某個癌細胞靶點結合的蛋白質,你需要首先確定二者的結合面,要做到這一點,你需要對這個靶點的結構和功能有所瞭解。之後,你可以設計出這個蛋白質的大致形狀,這個形狀應當能與靶蛋白互補;然後,再去設計結合面上的氨基酸序列,讓二者在幾何形狀和化學上都能相互匹配。
這之後,你要去檢查這個設計出的新序列,確認你所需要的結構是不是這個序列所能摺疊成的能量最低的結構。上面這些步驟,基本上都是在計算機上自動完成的。
然後,你就可以去合成出編碼這個新結構的基因,將它在細菌細胞中表達,然後純化出這個蛋白,看它能不能與靶蛋白結合。最近,我們發展了一種方法,可以並行地同時檢測幾萬種設計產物,從中挑選出能夠與靶蛋白結合的那些蛋白設計。
NSR:如果我們讓兩個人去設計同一個蛋白質,他們會獲得相同的結果嗎?
Baker:設計中的可能性空間是非常大的。在我們的算法中有隨機的部分,計算機會做出一些隨機的選擇。所以,即便是同一個人將同樣的程序運行兩次,得到的結果也很可能不會完全相同。
NSR:設計一個蛋白質需要多長時間?
Baker:在計算機上完成一次設計所需的時間並不長。通常,你會得到不只一種設計結果,而是幾十萬個。之後,你需要用各種參數和標準去評價這些結果,從中找出最有希望的,再去進行實驗驗證。
真正費時的是之後的工作。要完成一套實驗驗證需要4到6個星期。拿到實驗結果之後,你通常還需要回過頭來,基於這些結果再去改進你的設計。這樣的設計循環不只一輪,反覆的迭代需要很長時間。
在這個不斷重複的過程中,我們也在不斷學習如何做出更好的設計。所以説,在科學與工程之間,我們的工作更偏向於科學。
NSR:設計的成功率怎樣?
Baker:我們要解決的問題不同,設計的成功率也不同。成功率也是一個時間的函數。通常,如果我們選擇了一個新的問題,成功率會相對較低。而如果我們已經對這個問題有了很多的瞭解,成功率就會高很多。
Baker的實驗室(圖源:Baker實驗室網站)
神奇蛋白在哪裏?
NSR:你設計的很多蛋白質都是以α螺旋為主的。為什麼?
Baker:我想,我們從α螺旋開始的原因是,穩定α螺旋所需要的相互作用,是發生在序列上比較接近的氨基酸之間的。與之相比,要計算出β摺疊片之間是怎樣結合在一起,從而形成β摺疊的,則要更加複雜。
但是現在,我們對於β摺疊型蛋白質的理解已經進步了很多,這已經不再是一個難題了。我們現在已經可以程序化地設計出只由β摺疊構成的蛋白質。比如,我們設計過一些β桶型蛋白質,它們位於生物膜上,可以轉運離子。
NSR:你們設計過一個只能選擇性通過鉀離子的β桶。這種選擇性是你們有意設計的嗎?
Baker:不是。我們當時只是設計了一組孔徑不同的蛋白質,沒有想到其中之一會具有鉀離子選擇性。對於鉀離子通道的運行原理,人們一直有不同的看法,而我們的結果顯示,也許只不過是因為通道的孔徑剛好合適,剛好有利於鉀離子脱去表面的水分子。所以,這也是一個很好的例子,説明蛋白質設計可以幫助我們更好地理解天然蛋白質的工作方式。
NSR:你們還設計過一個蛋白質轉子,它是由兩個單獨設計的蛋白質組件組裝而成的。所以,模塊化是蛋白質設計的發展方向嗎?
Baker:沒錯。在蛋白質從頭設計中,我們正在構建一組通用的結構組件,它們之間可以按照不同的方式進行簡單的組裝。
NSR:DNA/RNA設計也在快速發展。蛋白質設計會與DNA、RNA或者其他材料的設計結合起來嗎?
Baker:是的,將蛋白質設計與DNA摺紙相結合,會是一個很有趣的方向。我們也在設計能與無機材料相結合的蛋白質。比如,我們正在嘗試用蛋白質來調控無機晶體的生長。這也許可以應用於半導體制造等領域。
NSR:你們的設計已經有產業應用了嗎?
Baker:有。我們創建了幾家公司,來推動蛋白質設計的產業化。有一家名叫Neoleukin Therapeutics的公司,嘗試將一種人工設計的類似於白介素-2的蛋白質,應用於癌症治療。我們還有另一家公司,在設計針對多種病毒的疫苗。
NSR:你目前在設計哪些蛋白質?
Baker:我們有好幾個有趣的方向。我們在設計跨膜通道,這可能應用於過濾,或者DNA納米孔測序。我們也在設計各種分子機器、新型的藥物分子,以及各種材料。此外,我們還希望設計出能夠調控細胞生長、分化、命運決定等各種細胞行為的蛋白質。
NSR:對於很多人來説,你實驗室的工作就像魔法一樣。
Baker:有時候我自己也會覺得這像是魔法。我喜歡做這些魔法般的事情。但是我需要説明,這並不是我們工作的全部。我們總是向大家展示那些成功的、魔法一樣的設計,但是很少談起復雜的設計過程,以及那些沒有成功的故事。
在你的筆記本電腦上,摺疊蛋白!
NSR:你是怎麼想到去做Foldit(一個關於蛋白質摺疊和設計的在線解謎遊戲)的?
Baker:我們開始做蛋白質結構預測的時候,發現這項工作需要很多計算機。我們不停地購買新的計算機,花錢很多,而且很快就沒有空間放置它們了。所以,我們啓動了一個叫做Rosetta@home的項目,邀請世界各地的人們用他們自己的計算機來幫助我們進行計算。這是一個屏幕保護程序,計算機在進行計算的時候,屏幕上會顯示出正在摺疊的蛋白質。
很快,我們就開始收到使用者的來信,他們説,他們認為計算機摺疊得不夠好,如果他們自己動手的話,可以做得更好。所以,有一天,我和我女兒的朋友的父親一起去徒步登山,他是一名計算機科學家,我們談起了這件事,並且想到,可以從Rosetta@home出發,做一個遊戲。這就是Foldit的前身。
NSR:Foldit現在的運行情況如何?未來還會怎樣發展?
Baker:它運行得很好。我們的註冊玩家很多,同一時間在線的玩家會有大約幾百人。由Foldit玩家設計出的蛋白質,還曾經發表在Nature上。
Foldit創建的時候,是做蛋白質結構預測的,但是現在已經轉向了蛋白質設計。我們會不斷為玩家更新關卡。隨着我們研究興趣的改變,它也會不斷變化。
建立蛋白質設計的學術羣體
NSR:除了您的研究組之外,還有其他的蛋白質設計研究團隊嗎?
Baker:有很多實驗室都在做蛋白質設計。不同的實驗室有不同的興趣和方向。我自己對蛋白質從頭設計非常感興趣。但是實際上,如果你想解決一個特定的應用問題,改造一個已經存在的蛋白質,可能是比從零開始設計一個蛋白質更好的選擇。
NSR:您培養的學生已經遍及世界各地。
Baker:很多做蛋白質設計的科學家都曾經在我的實驗室工作過。我們創建了一個學術團體,叫做Rosetta Commons,很多高校和研究機構都已經是它的成員。在這個團體中,許多研究團隊相互交流、合作,不斷改進Rosetta軟件,取得了非常豐碩的成果。
現在,有很多公司都在使用Rosetta,它們需要每年繳納一定的費用。但是我從最初就決定,沒有任何人可以從Rosetta中獲取個人利益。所以,這些收入,每年超過100萬美元的收入,都被投入於Rosetta Commons的各種活動。
我們每年舉辦一次RosettaCon會議。大家都會回來,介紹自己最近的成果,共同討論如何發展Rosetta。現在,這已經是一個非常大規模的國際合作工程,我們也計劃從2019年起,將會議改為每年兩次。
我們還利用這些經費開辦訓練營,幫助那些對Rosetta感興趣但是還不知道如何使用它的人。這些新鮮血液的工作對於Rosetta團體來説非常重要。能和所有人一起工作,真的是太棒了。
2020年的RosettaCon將在線上進行
Baker的故事
NSR:您是如何開始用計算機進行生物學研究的?
Baker:我在研究生期間的工作完全是實驗性的。我很想學習一些新東西,而在我開始做博後的第一天,我的桌子上就擺着一台計算機。我需要用它做一些關於晶體結構優化的工作。
我的博士後實驗室是一個結構生物學實驗室。那裏專門有一間解析晶體結構的屋子,所有人都坐在計算機終端前面,將氨基酸鏈匹配到電子密度圖裏面去。我坐下來,試着做了3分鐘,感到頭痛欲裂。這讓我意識到,我做不來這樣的事,我想要用計算機去做一些其他的事情。
NSR:你是什麼時候開始做蛋白質結構預測的?在申請華盛頓大學教職的時候,你把它寫進申請書了嗎?
Baker:沒有,我申請書的內容基本上還是實驗性的。但是我已經對蛋白質摺疊感興趣很久了,我建議我的第二個學生去做蛋白質結構預測。我通常會告訴別人,應該專注。但是那時候,我卻讓他去做了這麼一件完全不同的事情。我也不知道這是為什麼。
NSR:在剛開始研究蛋白質摺疊的時候,你有怎樣的目標?是否想到有一天,你可以從零開始設計蛋白質?
Baker:我沒有任何預期。事實上,我會對從現在開始6個月之內的事情有所計劃,但不會做長期的規劃。如果能夠計劃,那就不是科學了。你總是希望,能夠做出自己從未想象過的發現。
NSR:據説,您現在還有自己的課題,還在自己做科研。
Baker:前幾個月我都比較忙。但是沒錯,我還在做自己的課題,也會在組會上展示我自己的工作。在大型會議上做報告的時候,我一點都不緊張,因為我知道在接下來的很長時間裏,我都不會再遇見這些聽眾。但是,要在組會上做報告的時候,我真的會非常緊張,因為下面坐着的是每天和我一起工作的、這個領域中真正的專家。
NSR:這一點非常可貴。大部分著名的科學家都不會這樣做。
Baker:其實,我是從孩子們上大學離開家,我有了更多時間之後,才開始這樣做的。我自己去做的工作,一定要是完全新穎的工作。有一次,在RosettaCon會議上,我一直在談α螺旋束型的蛋白。當時所有人都聽煩了,但是在兩年之後,我卻看到,有好多人都在做這種蛋白。
NSR:您對年輕人有什麼建議?如何像你一樣充滿創造力,並且發表這麼多頂刊論文?
Baker:我認為最重要的,是去選擇最關鍵、最有挑戰性的課題。你可以選擇去做一個完全沒有人做過的課題,也可以選擇一個許多人都在做的方向。但是,無論你選擇哪一個,要做出結果都是困難的;無論如何,總要許多時間和努力才能完成。所以,不要去擔心課題是否安全。選擇重大的科學問題、享受你的工作,就好了。而一旦你解決了這些問題,你就自然地推動了科學的進步,也自然會有好的文章。
本文是National Science Review 訪談文章“Protein designer David Baker: I like doing things that seem like magic”的中文版本,轉載自微信公眾號“國家科學評論”。
英文原文鏈接:https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa071
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