mLife｜上海交通大学杨广宇等：AI破解酶稳定性定向进化中的多个突变位点高效重组问题

本研究由上海交通大学杨广宇研究员团队提出了一种人工智能辅助的酶热稳定性工程策略，旨在解决酶稳定性定向进化中多个突变位点高效重组的问题。通过使用蛋白质语言模型Pro-PRIME，并利用少量实验数据微调模型，研究团队成功预测并验证了50个具有卓越热稳定性的组合突变体，设计成功率达100%。研究结果表明，高质量的实验数据对于提升模型预测高阶组合突变体的性能至关重要，同时揭示了长程上位效应的机制。该策略显著提升了蛋白质工程的效率，为未来酶分子的进化任务提供了新的工具和方法。