摘要：一项近日发表在Nature的工作就从头设计了高度选择性的Ca2+通道蛋白[2]。该设计从可以络合Ca2+的氨基酸残基几何架构（借鉴自然Ca2+通道蛋白相关位置的架构）出发，结合RFdiffusion和ProteinMPNN生成完整的通道蛋白[2]–[4]。

从头设计功能的离子通道蛋白能够帮助人们解析它们的工作机制，并开发感应/操纵细胞活动的工具[1], [2]。

一项近日发表在Nature的工作就从头设计了高度选择性的Ca2+通道蛋白[2]。该设计从可以络合Ca2+的氨基酸残基几何架构（借鉴自然Ca2+通道蛋白相关位置的架构）出发，结合RFdiffusion和ProteinMPNN生成完整的通道蛋白[2]–[4]。

从离子络合位点几何架构出发的Ca2+通道设计[2]。

从头设计的Ca2+通道具备高离子选择性[2]。

进一步，作者们分析了该通道的Ca2+通透和选择性，并结合冷冻电镜结构和关键氨基酸的替换验证了它的工作机制[2]。

该项工作的通讯作者是华盛顿大学David Baker；2025年10月22日在线发表在Nature[2]。

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“精准简练”的设计。这种策略或许还能帮助人们更灵活地设计nanopore蛋白实现更高质量的DNA/RNA甚至蛋白测序。

参考文献：

[1] C. Zhou et al., “De novo designed voltage-gated anion channels suppress neuron firing,” Cell, 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.09.023.

[2] Y. Liu et al., “Bottom-up design of Ca2+ channels from defined selectivity filter geometry,” Nature, no. February, p. 2024.12.19.629320, Oct. 2025, doi: 10.1038/s41586-025-09646-z.

[3] J. L. Watson et al., “De novo design of protein structure and function with RFdiffusion,” Nature, pp. 1–3, Jul. 2023, doi: 10.1038/s41586-023-06415-8.

[4] J. Dauparas et al., “Robust deep learning–based protein sequence design using ProteinMPNN,” Science (80-. )., vol. 378, no. 6615, pp. 49–56, Oct. 2022, doi: 10.1126/SCIENCE.ADD2187/SUPPL_FILE/SCIENCE.ADD2187_SM.PDF.

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来源：居居的雾景