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蘇州珀羅汀生物技術有限公...

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珀羅汀解鎖 AI+CFPS 黑科技,引領蛋白表達新未來

閱讀:234      發(fā)布時間:2025-4-25
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在生物醫(yī)藥與合成生物學領域,如何快速設計功能性蛋白并實現(xiàn)高效表達篩選與驗證,是突破研發(fā)瓶頸的關鍵。傳統(tǒng)方法依賴耗時費力的細胞培養(yǎng)與試錯實驗,成本高且周期漫長。為此,珀羅汀公司(PLD Technology)站在科技前沿,依托100%自主的無細胞蛋白表達技術(CFPS),聯(lián)合普美瑞(Primary Biotech)的AI算法,打造“AI+CFPS”一站式蛋白表達服務平臺,以智能算法加速設計,以無細胞合成賦能驗證,為藥物、蛋白(多肽)制品研發(fā)與工業(yè)酶開發(fā)提供全流程解決方案!


 

AI+CFPS:三大前沿案例,見證技術革新

 

 

案例一:機器學習+CFPS,酶工程效率提升百倍[1]

 

今年《Nature Communications》上新興發(fā)表的一項研究顯示,機器學習與CFPS的結合改變了酶工程范式。傳統(tǒng)定向進化需數(shù)月篩選,而研究者通過無細胞系統(tǒng)快速合成數(shù)千個突變酶,結合AI模型預測關鍵協(xié)同突變,可在一周內(nèi)同時完成六種酶的改造任務,活性提升高達42倍。例如,抗抑郁藥物莫氯貝胺的合成轉化率從12%躍升至96%。

 

案例二:大語言模型突破蛋白序列設計邊界[2]

 

跨家族功能性蛋白設計曾是行業(yè)難題。最新研究利用大語言模型ProGen的建立,從海量蛋白數(shù)據(jù)庫中學習序列規(guī)律,生成全新跨家族功能蛋白。結合CFPS技術對這些生成的序列進行表達和驗證,發(fā)現(xiàn)ProGen生成的人工蛋白質(zhì)不僅表達良好,還具有與天然蛋白質(zhì)相當?shù)拇呋钚?。這意味著,借助AI和CFPS,科學家們可以突破“算得到卻做不出”的困境,創(chuàng)造出更多具有特殊功能的蛋白質(zhì),為生物制藥等領域開拓了廣闊的創(chuàng)新空間。

案例三:無細胞技術助力抗體篩選提速千倍[3]

 

在抗體發(fā)現(xiàn)過程中,傳統(tǒng)方法需要數(shù)周時間,而該研究利用無細胞DNA組裝、CFPS系統(tǒng)以及AlphaLISA檢測技術,讓一名研究人員在不到24小時內(nèi)就能表達和分析數(shù)百種抗體的抗原特異性結合情況。這一成果大大加速了抗體的發(fā)現(xiàn)和表征,讓抗體篩選從“蝸牛式”的緩慢進程變成了“火箭式”的快速沖刺。

 

 

珀羅汀“AI+CFPS”蛋白表達服務

 

 



 

珀羅汀公司敏銳地捕捉到了“AI+CFPS”技術的巨大潛力,推出了“AI預測設計-高效表達篩選-功能驗證”一站式服務平臺。這項服務就像是一個全方-位的蛋白研發(fā)助手,為客戶提供了從靶點發(fā)現(xiàn)到蛋白應用的全流程解決方案。

例如在抗原/抗體研發(fā)上,基于普美瑞核心算法(Codock)及其深度學習模型,通過給定的抗原/抗體序列即可預測其復合物結構,可能的結合界面及對結合有關建貢獻的熱點殘基。配套珀羅汀CFPS技術,可在 24 小時內(nèi)快速合成目標抗原/抗體,實現(xiàn) AI 預測與濕實驗驗證的無縫銜接,有效降低抗體開發(fā)試錯成本。珀羅汀搭建的高通量自動化蛋白/多肽表達和篩選工作站單日可處理上千樣本,極大地縮短了研發(fā)周期。

 


 


 “AI+CFPS”蛋白表達服務優(yōu)勢

1

底層高精度算法(Codock)

Codock曾獲CASP15比賽蛋白/RNA-配體復合物結構預測(Ligand)賽道第一名,配體結合構象預測精度 RMSD 低至 0.56Å,能夠提升藥物設計成功率。

2

AI與實驗高效閉環(huán)

能夠實現(xiàn)“AI預測和設計- CFPS快速表達和篩選-反饋優(yōu)化算法”的快速迭代,縮短研發(fā)周期。

3

廣泛場景適應性

 

支持小分子/ PROTAC /抗體藥物開發(fā)、疫苗抗原-抗體相互作用解析,滿足多元化研發(fā)需求。

如果您對我們的“AI+CFPS”蛋白表達服務感興趣,歡迎隨時聯(lián)系我們,一起探索蛋白表達的無限可能!

 

參考文獻

 

1.Landwehr, G.M. et al. Accelerated enzyme engineering by machine-learning guided cell-free expression. *Nat. Commun.* **16**, 865 (2025).DOI: [10.1038/s41467-024-55399-0]

2.Madani, A., Krause, B., Greene, E.R. et al. Large language models generate functional protein sequences across diverse families. Nat Biotechnol 41, 1099–1106 (2023).DOI:[10.1038/s41587-022-01618-2]

3.Hunt, A.C., Vögeli, B., Hassan, A.O. et al. A rapid cell-free expression and screening platform for antibody discovery. Nat Commun 14, 3897 (2023). DOI:[10.1038/s41467-023-38965-w]

 

 

 

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