创新前沿：CFPS技术推动合成生物学迈向新高度

2025-05-30

　　“随着科学与技术的发展，现在我们有能力对一个生命体进行重新设计、构建和合成，重新构建一个具有全新功能的生物体，这就是所谓的合成生物学。”

　　——中国科学院深圳先进技术研究院副院长、深圳合成生物学创新研究院院长刘陈立

一、合成生物学技术与无细胞蛋白表达

　　合成生物学是一门汇集生物学、基因组学、工程学和信息学等多种学科的交叉学科，用以设计和合成各种复杂生物功能模块、系统甚至人工生命体，并可应用于特定化学物生产、生物材料制造、基因治疗、组织工程等。其技术路径主要包括设计、构建、测试、学习。

　　在合成生物学这一跨学科领域中，无细胞蛋白表达(Cell-Free Protein Synthesis, CFPS)技术正以前所未有的速度崭露头角，它挣脱了传统蛋白质生产方式的束缚，为科学研究与工业应用注入了新的活力。CFPS技术不仅代表了一种革命性的生产方式，更是蛋白质科学领域的一次重大突破，是推动蛋白质研究和应用的强大工具，极大地扩展了合成生物学的应用边界。

　　CFPS技术，顾名思义，是在没有完整细胞的情况下，通过模拟细胞内的环境，实现蛋白质的体外合成。这一技术利用一套精心设计的反应体系，包括细胞裂解液、酶、辅因子等，来构建完整的蛋白质合成环境。通过控制反应条件，优化蛋白质的合成效率，从而实现大量、快速且高质量的蛋白质生产。

　　图1:无细胞蛋白质合成(CFPS)的成分和应用

二、CFPS在基础研究中的应用

　　1.蛋白质结构与功能研究

　　CFPS技术通过高效合成大量高纯度、高活性的蛋白质样品，包括功能性蛋白质，通过调整反应体系的组分和条件，可以优化蛋白质的合成效率和功能特性。这为蛋白质工程提供了强有力的工具。使得研究人员可以深入探讨蛋白质的结构与功能关系，揭示其在生物体内的作用机制。此外，研究人员还可以通过构建精细的蛋白质工程系统，进行蛋白质的结构改造和功能优化，以满足特定的应用需求。

　　2.生物分子网络的构建与验证

　　研究人员可以在无细胞系统中模拟复杂的生物化学反应，设计并组装出前所未有的生物逻辑电路、信号传导途径和代谢通路。这有助于深入理解生命现象的基本原理，并为药物靶点筛选、酶催化性能优化等工作提供有力支持。在合成生物学领域，CFPS技术为构建和验证新的生物分子网络提供了可能性。已有研究利用大肠杆菌CFPS系统来研究蛋白质-蛋白质相互作用，并且揭示了CD1E和B2M之间的精确亲和力。

　　图2:验证CD1E和B2M之间的相互作用

　　2.生物传感器设计

　　传统的基于合成生物学的生物传感器是在活细胞上设计的，但细胞生物传感器的开发受到转基因生物问题和细胞膜阻塞等缺陷的极大限制。与细胞生物传感器相比，基于CFPS系统的生物传感器具有安全性更高、灵敏度更高、响应时间更快的优势，这使得无细胞生物传感器具有更广泛的应用前景。

　　图3.无细胞生物传感器系统的识别-响应机制

三、CFPS在蛋白生产上的应用

　　1.AI高通量蛋白筛选及优化

　　结合机器学习和大规模筛选实验，CFPS技术可以快速地识别出具有特定功能或性能的蛋白质。通过合理的设计和优化反应体系，可以实现多个目标蛋白的同时合成，大幅提高工作效率和成本效益。这种高通量蛋白筛选方法为新药研发、酶工程和材料科学等领域提供了高效的筛选平台，加速了药物和生物材料的研发进程。

　　由机器学习算法优化CFPS系统的第一个例子是与高通量实验耦合的机器人工作站。这种方法对应于实验的进化设计(Evo-DOE)，可基于人工神经网络(ANN)的机器学习算法，预测下一轮实验以改善适应性功能。通过这种方法，证明了荧光报告蛋白的产量提高和能量缓冲液中重要成分之间的协同作用。

　　2.难表达蛋白的合成

　　在传统细胞表达系统中某些蛋白质难以高效表达，例如膜蛋白以及具有细胞毒性或难以正确折叠的蛋白质。CFPS技术可以通过消除细胞内的复杂调控和蛋白质折叠问题，为难表达蛋白的合成提供新的选择。通过优化反应条件，可以显著提高这些蛋白质的表达效率。

　　3.酶的定向改造

　　酶的定向改造是合成生物学领域的重要研究内容之一。CFPS技术可以通过基因工程手段引入目标基因，对酶的结构和功能进行调整，从而获得具有特定催化活性和稳定性的新型酶。这为工业生产中的酶催化过程提供了更多可能性，推动了酶工程的进步。

四、未来展望

　　随着合成生物学和CFPS技术的不断发展，其应用前景将越来越广阔。可以预见，未来，CFPS系统将变得更加高效、稳定和可控，这将为蛋白质的合成和定制提供更多可能性。同时，该技术还将与人工智能、大数据等前沿技术深度融合，进一步推动生物医药、材料科学等领域的创新发展。

　　综上所述，CFPS技术作为合成生物学领域的一项重要技术，正在逐步改变蛋白质研究的面貌。相信在不久的将来，这一技术将带来更多突破和创新，为人类社会的发展注入新的动力。

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　　参考文献

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　　Tang Y, Ma S, Lin S, et al. Cell-free protein synthesis of CD1E and B2M protein and in vitro interaction. Protein Expr Purif. 2023;203:106209. doi:10.1016/j.pep.2022.106209.

　　Caschera F, Bedau MA, Buchanan A, et al. Coping with complexity: machine learning optimization of cell-free protein synthesis. Biotechnol Bioeng. 2011;108(9):2218-2228. doi:10.1002/bit.23178.

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