摘要：生命是如何运作的？这是一个古老而又永恒的命题。我们知道，蓝图藏在DNA中，信使RNA将其转录，最终由蛋白质这位勤勤恳恳的“工人”来执行几乎所有的生命功能。长久以来，我们认为只要读懂了蛋白质的氨基酸序列，就等于掌握了它的全部秘密。然而，真相远比这复杂。蛋白质并非
生命是如何运作的？这是一个古老而又永恒的命题。我们知道，蓝图藏在DNA中，信使RNA将其转录，最终由蛋白质这位勤勤恳恳的“工人”来执行几乎所有的生命功能。长久以来，我们认为只要读懂了蛋白质的氨基酸序列，就等于掌握了它的全部秘密。然而，真相远比这复杂。蛋白质并非一经合成就一成不变，它们会被挂上各种各样的“化学挂饰”——这个过程被称为“蛋白质翻译后修饰”（Post-translational modifications, PTMs）。这些“挂饰”就像一个个精密的分子开关，时刻调控着蛋白质的活性、位置和命运，是细胞内信息传递和功能调节的核心语言。
然而，当基因蓝图上出现一个“印刷错误”，即基因变异（variant），会发生什么？这个“错字”有时无关痛痒，但有时却可能导致某个关键的PTM开关失灵——要么无法开启，要么无法关闭，甚至被错误地安装。这种由基因变异引发的PTM紊乱，正是许多遗传病和癌症背后的隐秘推手。但要精准预测哪个“错字”会影响哪个“开关”，一直是一项巨大的挑战。
8月26日，《Nature Methods》的研究报道“DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations”，为我们揭示了一项突破性进展。研究人员不仅打造了一部前所未有、高质量的PTM“百科全书”，还训练出了一位能够精准预测PTM位点及其变异影响的AI“先知”，为我们系统性地破译这套生命隐语提供了强有力的工具。
在人工智能（Artificial intelligence, AI）席卷生命科学的今天，用算法来预测PTM位点似乎是一条理所当然的路径。然而，所有AI模型都遵循一个朴素的真理：“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）。如果用来训练模型的数据本身就质量堪忧，那么再强大的算法也只能是空中楼阁。这恰恰是过去PTM预测领域面临的最大困境。
蛋白质翻译后修饰的种类繁多，包括磷酸化（phosphorylation）、乙酰化（acetylation）、甲基化（methylation）、泛素化（ubiquitination）等等。研究人员通常通过质谱（mass spectrometry, MS）技术来鉴定这些修饰位点。多年来，全球的实验室产生了海量的PTM数据，并汇集于各大公共数据库，如PhosphoSitePlus (PSP)、UniProt等。这些数据库为研究提供了便利，但也埋下了一个巨大的隐患：数据质量的良莠不齐和标准的不统一。
想象一下，每个实验室在发布数据时，都设定了1%的“假发现率”（False Discovery Rate, FDR），也就是说，他们鉴定出的100个位点里可能有1个是错的。这听起来似乎可以接受。但当你简单地将成百上千个这样的数据集粗暴地聚合在一起时，全局的假发现率会急剧攀升，远超1%的水平。这就像将许多杯“几乎纯净”的水倒在一起，最终得到的可能是一大桶混杂着各种杂质的“污水”。
这篇新研究用扎实的数据揭示了问题的严重性。以应用最广的PSP磷酸化数据库为例，其中高达55%的磷酸化位点仅有单一的质谱证据支持。这意味着这些位点的可靠性存疑，它们可能只是实验中的“噪音”而非真实的生物信号。而当研究人员用更严格的全局质控标准重新审视这些数据后，这一比例骤降至11.5%。这个惊人的对比，清晰地指出了过往PTM研究的“阿喀琉斯之踵”——我们赖以为生的数据基础，可能并不如想象中那般坚实。在一个充满“噪音”和“假信号”的数据集上训练AI，其预测结果的可靠性自然要打上一个大大的问号。
要让AI发挥真正的威力，首先必须为它提供一份“干净”且全面的“教材”。于是，这项研究的第一项核心贡献：一个名为 PTMAtlas的高质量PTM位点数据库应运而生。这并非简单的“数据搬运”，而是一项规模浩大且极其严谨的“数据考古”工程。
研究人员收集了来自公共储存库的241个人类PTM富集质谱数据集，涵盖了磷酸化、乙酰化、甲基化、泛素化、苏素化（sumoylation）和N-糖基化（N-glycosylation）这六种主要的PTM类型，总计包含了惊人的20,675个原始数据文件。他们没有直接使用这些数据发布时附带的鉴定结果，而是利用统一的标准化流程和最先进的分析软件，对所有原始数据进行了系统性的重新分析。
整个过程遵循着极其严苛的质量控制标准。他们不仅在每个独立的数据集内部控制了1%的假发现率，更关键的是，在整合所有数据集时，他们对每种PTM类型进行了全局的假发现率控制，同样设定了1%的严格阈值。此外，任何定位概率低于50%的“模糊”位点都被毫不留情地剔除。
经过这番精雕细琢的“淘金”工作，一个前所未有的高可信度PTM图谱，PTMAtlas，展现在世人面前。它共收录了397,524个高可信度的PTM位点，分布在数万个蛋白质上。具体来看，包括了33,010个乙酰化位点、15,843个甲基化位点、7,920个N-糖基化位点、194,903个磷酸化位点、39,071个苏素化位点和106,777个泛素化位点。
PTMAtlas的价值不仅在于其庞大的体量，更在于其卓越的质量和覆盖度。当与现有的权威数据库进行比较时，它的优势显而易见。以乙酰化、甲基化、苏素化和泛素化这四种修饰为例，PTMAtlas所包含的位点数量均超过了包括PSP和UniProt在内的其他数据库。对于研究最为广泛的磷酸化，PTMAtlas虽然总数上少于“海纳百川”的PSP数据库，但它却新增了83,162个在PSP中未曾记录的高可信度位点，极大地拓展了我们对磷酸化修饰网络的认知。更重要的是，PTMAtlas中仅由单一质谱证据支持的位点比例（10.9%）远低于PSP，而由超过100个质谱证据支持的“明星位点”比例（26%）则远高于原始文献报道的17.5%。这充分证明了PTMAtlas数据的可靠性和深度。可以说，PTMAtlas的构建，为PTM领域的AI研发奠定了一块坚实的“数据基石”。
有了顶级的“教材”，下一步就是培养出最优秀的“学生”。研究团队开发了一个名为 DeepMVP（Deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and Variant-induced alterations）的深度学习框架。它并非单个模型，而是一套针对不同PTM类型的“专家模型”组合，每一位“专家”都专注于预测六大主要PTM类型中的一种。
DeepMVP的架构设计十分巧妙，它融合了两种强大的深度学习网络：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和双向门控循环单元（bidirectional Gated Recurrent Units, GRUs）。我们可以做一个比喻：
CNNs 就像一双锐利的眼睛，擅长捕捉蛋白质序列中的局部“图像特征”。例如，某个特定的氨基酸短序列（motif）可能就像一个“停机坪”，是某种修饰酶识别和降落的信号。CNNs能够高效地识别出这些关键的局部模式。
GRUs 则像一个拥有深刻记忆和理解力的大脑，它能够处理序列信息中的长程依赖关系，理解氨基酸之间的“语法”和“上下文”。蛋白质的修饰有时不仅取决于中心位点周围的几个氨基酸，还可能受到远处序列的影响。GRUs的存在使得DeepMVP能够“读懂”这种更深层次的序列语言。
将“眼睛”和“大脑”结合，使得DeepMVP既能明察秋毫，又能深思熟虑。为了进一步提升模型的性能和稳健性，研究人员还采用了一种遗传算法（genetic algorithm）来自动优化网络结构，并使用了模型集成（model ensembling）的策略：最终的预测结果由10个表现最佳的独立模型的投票（去除离群值后的平均）决定。这就像一个顶尖侦探团，每个成员都从不同角度分析案情，最终的结论汇聚了集体智慧，远比单个侦探的判断更为可靠。
那么，这位在“精英学院”毕业的AI侦探，实战能力究竟如何？研究人员用一场“巅峰对决”给出了答案。他们将DeepMVP与八款已发表的、公开可用的PTM预测工具进行了正面比较。所有模型都在同一个独立的、从未用于训练的测试集上接受“大考”。
评判标准采用了一个在机器学习领域广泛使用的指标——AUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic curve）。这个值的范围在0.5到1.0之间，1.0代表完美预测，而0.5则相当于随机乱猜。
结果令人振奋。在全部六种PTM类型的预测任务中，DeepMVP的表现全面超越了所有对手。它的AUROC分数对每种PTM都超过了0.85，其中乙酰化、N-糖基化、甲基化和磷酸化的预测AUROC更是高达0.90以上。尤其是在N-糖基化的预测上，DeepMVP取得了接近完美的0.98的AUROC，这可能得益于该修饰具有非常强烈的序列模式特异性。
一个有趣的问题随之而来：DeepMVP的成功，究竟是归功于其巧妙的模型设计，还是仅仅因为它“含着金钥匙出生”——使用了PTMAtlas这个高质量的数据集？
为了回答这个问题，研究人员进行了一个巧妙的“控制变量”实验。他们挑选了一个表现不俗的竞争对手模型MusiteDeep，然后用PTMAtlas的数据对其进行重新训练。结果发现，经过高质量数据“滋养”的MusiteDeep，其预测S/T磷酸化的AUROC从原来的0.83显著提升到了0.89。这个结果有力地证明了高质量训练数据对于模型性能的决定性作用。然而，故事并未就此结束。即便是在同一起跑线上使用了相同的优质数据，重新训练的MusiteDeep（AUROC 0.89）依然不敌DeepMVP（AUROC 0.95）。
这一对比有力地证明，DeepMVP的卓越性能是高质量数据（PTMAtlas）和先进模型架构双重优势叠加的结果。它不仅赢在了起跑线上，更赢在了自身的实力上。
精准预测PTM位点只是第一步，DeepMVP真正的“杀手锏”在于其预测基因变异对PTM影响的能力。这才是连接基础研究与临床病理学的关键桥梁。
DeepMVP的策略直观而有效。对于一个给定的基因变异，它会分别计算含有该变异的蛋白质序列（突变型）和原始序列（野生型）在某个位点发生PTM的概率。这两个概率的差值，被称为“德尔塔分数”（delta score）。一个大的正德尔塔分数意味着该变异很可能引入或增强了一个PTM事件；反之，一个大的负德尔塔分数则预示着该变异将消除或减弱一个PTM。
为了验证这一预测能力的可靠性，研究人员进行了多层次、多维度的严苛测试。
来自文献的考验：他们首先从海量文献中手动整理出了235个已被实验明确验证的、能够改变PTM的基因变异案例。在这个“已知答案”的考卷上，DeepMVP首先展现了其识别正确“考点”（即PTM位点）的能力，在81%的案例中成功预测到了正确的修饰位点。更令人印象深刻的是，对于这些预测正确的位点，DeepMVP判断变异所致影响方向（是增加还是减少修饰）的准确率高达97%！特别是对于那些直接发生在修饰位点上的变异（例如，一个本该被磷酸化的丝氨酸突变成了丙氨酸），其预测方向的准确率是完美的100%。
来自真实世界癌症样本的挑战：文献中的案例可能存在报道偏倚（即研究者更倾向于报道阳性结果）。为了进行更公正、更全面的评估，研究团队转向了来自美国国家癌症研究所“临床蛋白质组学肿瘤分析联盟”（CPTAC）的蛋白质基因组学（proteogenomics）数据。这些数据来自真实的子宫内膜癌和肺鳞癌患者样本，同时包含了基因变异和PTM的质谱测量信息，为验证提供了一个无偏倚的真实世界场景。DeepMVP被用于分析这些肿瘤中的海量基因变异。最终，它识别出了3,365个潜在的、由变异引起的PTM改变事件。惊人的是，当研究人员将这些预测与样本的质谱数据进行比对时，发现其中3,296个（占比高达98%）预测得到了质谱证据的支持（即预测增加的，在突变肽段上检测到了修饰；预测减少的，仅在野生型肽段上检测到修饰）。只有不到2%的预测与实验数据相悖。如此高的吻合度，强有力地证明了DeepMVP在复杂生物样本中预测变异效应的强大能力和可靠性。
抽象的数据背后，是一个个具体的生命故事。DeepMVP的预测，为我们揭示了许多疾病背后精细的分子机制，其中一些是已知机制的印证，而另一些则是全新的、等待验证的科学假说。
故事一：马凡综合征（Marfan syndrome）
一种名为FBN1的基因变异（I1048T）与这种严重的结缔组织疾病有关。DeepMVP预测，这个变异会在蛋白质的第1046位天冬酰胺（N）上创造出一个新的N-糖基化位点（德尔塔分数为0.98）。而此前的研究已经证实，在这个位置异常引入糖基化修饰，会严重破坏蛋白质微纤维的正常形成，这正是马凡综合征的核心病理机制。DeepMVP的预测与已知的病理学知识完美吻合。
故事二：帕金森病（Parkinson's disease）
LRRK2基因的R1441C突变是帕金森病的一个重要风险因素。DeepMVP预测，这个突变会显著降低附近第1443位丝氨酸（S）的磷酸化水平（德尔塔分数为-0.53）。更有趣的是，通过一种名为“沙普利值分析”（Shapley value analysis）的可解释性AI技术，研究人员得以“窥探”DeepMVP的“思考过程”。分析显示，R1441C突变破坏了一个蛋白激酶A（PKA）的识别基序（recognition motif）。这与实验证据完全一致：现有研究表明，R1441C突变确实会阻碍PKA对LRRK2蛋白的磷酸化，进而影响其功能。DeepMVP不仅做出了准确预测，还指出了可能的上游激酶，为理解致病机制提供了更深层次的洞见。
故事三：利德尔综合征（Liddle syndrome）
这是一个由DeepMVP提出全新假说的例子。SCNN1B基因编码一个重要的离子通道蛋白。该基因的一个P616L变异会导致一种罕见的遗传性高血压——利德尔综合征。对于这个变异的影响，之前的机制尚不完全清楚。DeepMVP做出了一个大胆的预测：P616L变异将会导致附近第615位苏氨酸（T）的磷酸化水平大幅降低（德尔塔分数为-0.94）。这个预测在生物学上是高度合理的。因为我们已知，T615位点的磷酸化是一个“降解”信号，它会触发该离子通道的泛素化和内吞，从而将其从细胞膜上移除。如果这个“降解”信号因突变而丢失，通道蛋白就会在细胞膜上过度累积和活跃，导致过多的钠离子内流，最终引发高血压。DeepMVP的预测，巧妙地将一个基因“错字”与一个已知的生理调控通路联系起来，为利德尔综合征的发生提供了一个清晰、可检验的分子机制假说。
这项研究的意义，远不止于发布一个数据库和一个预测工具。它代表了一种研究范式的转变。
过去，基因变异的功能注释常常停留在“可能有害”或“良性”的粗略分类上。DeepMVP则将我们的认知推进到了一个全新的层面，它不仅告诉我们一个变异“可能有害”，还具体指出了如何（通过改变哪个PTM）以及在多大程度上（通过德尔塔分数）产生危害。它将基因型（genotype）与具体的分子表型（molecular phenotype），即PTM状态的改变，直接联系起来，填补了长期以来存在于两者之间的巨大认知鸿沟。
研究人员将DeepMVP应用于癌症基因组图谱（TCGA）中超过79万个癌症体细胞突变，预测发现其中高达31%的突变会显著改变PTM。这一发现揭示了PTM失调在癌症发生发展中的普遍性和重要性，为理解癌症的复杂性开辟了新的视角，也为寻找新的治疗靶点提供了海量的线索。
更重要的是，DeepMVP团队将他们的成果，PTMAtlas数据库、DeepMVP预测模型以及一个用户友好的网络服务器和Python工具包，完全向科学界开放（ https://deepmvp.ptmax.org/ ）。这意味着，全球的研究人员都可以利用这个强大的工具来分析他们自己感兴趣的基因变异，无论是来自遗传病患者、癌症样本，还是基础生物学研究。
DeepMVP就像一个强大的新罗盘，帮助我们在浩瀚而复杂的基因变异海洋中精准导航。它不仅能预测已知航线上的风暴，更能揭示未知水域中的宝藏。通过破译基因“错字”如何改写蛋白质的PTM“隐语”，我们正一步步接近众多疾病的根源，也为开发更精准的未来疗法点亮了新的希望之光。
参考文献
Wen B, Wang C, Li K, Han P, Holt MV, Savage SR, Lei JT, Dou Y, Shi Z, Li Y, Zhang B. DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations. Nat Methods. 2025 Aug 26. doi: 10.1038/s41592-025-02797-x. Epub ahead of print. PMID: 40859022.
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来源：生物探索一点号1