2024年6月19日，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究人员在Nature发表题为Computational design of soluble and functional membrane protein analogues的文章。
使用单独的计算方法重新设计复杂蛋白质折叠仍然是一个重大挑战。
该研究使用一个强大的深度学习管道来设计复杂的折叠和可溶性的完整膜蛋白类似物。独特的膜拓扑结构，如来自G蛋白偶联受体，在可溶性蛋白质组中没有发现，研究人员证明它们的结构特征可以在溶液中重现。生物物理分析表明，该设计具有较高的热稳定性，实验结构显示了显著的设计精度。可溶性类似物被天然结构基序功能化，作为将膜蛋白功能引入可溶性蛋白质组的概念的证明，可能为药物发现提供新方法。
总之，该研究设计了复杂的蛋白质拓扑结构，并通过膜蛋白的功能丰富了它们，实验成功率很高，导致功能性可溶性折叠空间的扩大。
