合成生物學是一門匯集生物學、基因組學、工程學和信息學等多種學科的交叉學科，用以設(shè)計和合成各種復雜生物功能模塊、系統(tǒng)甚至人工生命體，并可應用于特定化學物生產(chǎn)、生物材料制造、基因治療、組織工程等。其技術(shù)路徑主要包括設(shè)計、構(gòu)建、測試、學習。

在合成生物學這一跨學科領(lǐng)域中，無細胞蛋白表達（Cell-Free Protein Synthesis, CFPS）技術(shù)正以未有的速度嶄露頭角，它掙脫了傳統(tǒng)蛋白質(zhì)生產(chǎn)方式的束縛，為科學研究與工業(yè)應用注入了新的活力。CFPS技術(shù)不僅代表了一種革命性的生產(chǎn)方式，更是蛋白質(zhì)科學領(lǐng)域的一次重大突破，是推動蛋白質(zhì)研究和應用的強大工具，極大地擴展了合成生物學的應用邊界。

CFS技術(shù)，顧名思義，是在沒有完整細胞的情況下，通過模擬細胞內(nèi)的環(huán)境，實現(xiàn)蛋白質(zhì)的體外合成。這一技術(shù)利用一套精心設(shè)計的反應體系，包括細胞裂解液、酶、輔因子等，來構(gòu)建完整的蛋白質(zhì)合成環(huán)境。通過控制反應條件，優(yōu)化蛋白質(zhì)的合成效率，從而實現(xiàn)大量、快速且高質(zhì)量的蛋白質(zhì)生產(chǎn)。

圖1:無細胞蛋白質(zhì)合成（CFPS）的成分和應用

1.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能研究

2.生物分子網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與驗證

圖2:驗證CD1E和B2M之間的相互作用

圖3.無細胞生物傳感器系統(tǒng)的識別-響應機制

1.AI高通量蛋白篩選及優(yōu)化

結(jié)合機器學習和大規(guī)模篩選實驗，CFPS技術(shù)可以快速地識別出具有特定功能或性能的蛋白質(zhì)。通過合理的設(shè)計和優(yōu)化反應體系，可以實現(xiàn)多個目標蛋白的同時合成，大幅提高工作效率和成本效益。這種高通量蛋白篩選方法為新藥研發(fā)、酶工程和材料科學等領(lǐng)域提供了高效的篩選平臺，加速了藥物和生物材料的研發(fā)進程。

由機器學習算法優(yōu)化CFPS系統(tǒng)的第一個例子是與高通量實驗耦合的機器人工作站。這種方法對應于實驗的進化設(shè)計（Evo-DOE），可基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的機器學習算法，預測下一輪實驗以改善適應性功能。通過這種方法，證明了熒光報告蛋白的產(chǎn)量提高和能量緩沖液中重要成分之間的協(xié)同作用。

2.難表達蛋白的合成

3.酶的定向改造

酶的定向改造是合成生物學領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。CFPS技術(shù)可以通過基因工程手段引入目標基因，對酶的結(jié)構(gòu)和功能進行調(diào)整，從而獲得具有特定催化活性和穩(wěn)定性的新型酶。這為工業(yè)生產(chǎn)中的酶催化過程提供了更多可能性，推動了酶工程的進步。

隨著合成生物學和CFPS技術(shù)的不斷發(fā)展，其應用前景將越來越廣闊。可以預見，未來，CFPS系統(tǒng)將變得更加高效、穩(wěn)定和可控，這將為蛋白質(zhì)的合成和定制提供更多可能性。同時，該技術(shù)還將與人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)深度融合，進一步推動生物醫(yī)藥、材料科學等領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

綜上所述，CFPS技術(shù)作為合成生物學領(lǐng)域的一項重要技術(shù)，正在逐步改變蛋白質(zhì)研究的面貌。相信在不久的將來，這一技術(shù)將帶來更多突破和創(chuàng)新，為人類社會的發(fā)展注入新的動力。