蛋白質是生命體最重要的分子之一，具有極其廣泛的功能和作用。傳統上，研究者可以利用細胞表達體系來制備需要的蛋白質，并對其進行深入的研究。然而，受限于細胞生長、維護、污染等因素，細胞表達體系面臨著一些瓶頸和挑戰，特別是在高通量生產和定制蛋白質方面更是如此。
為了突破這些限制以及為高效蛋白質制備和研究提供更多選擇，無細胞蛋白表達技術應運而生。它作為一種基礎研究工具已經在生命科學中使用了五十多年，最近的技術發展促進了無細胞蛋白表達的高產。與傳統的細胞表達體系不同，無細胞表達體系可以在體外條件下完成蛋白質的合成，并且具有高效、便捷、靈活以及高純度等優點。隨著技術的發展無細胞蛋白表達技術正在成為生物醫藥和基礎研究領域中備受關注的新興技術之一。
圖1：無細胞蛋白表達系統的發展
今天，小編將從無細胞蛋白表達的概念、技術原理、關鍵技術細節等方面探討這一引人注目的技術。
無細胞蛋白表達是一種體外重組蛋白質表達技術也稱為無細胞蛋白質合成技術（CFPS：Cell-free protein synthesis），是指用含有蛋白合成必需的組分（核糖體，轉運RNA，氨酰合成酶，啟動/延伸/終止因子，三磷酸鳥苷，ATP，Mg2+和K+）的細胞裂解物在體外進行蛋白合成。
無細胞蛋白表達技術適用于制備各種類型的蛋白質，包括難表達蛋白質、毒性蛋白質、復雜蛋白質等。在藥物研究、生物制造和生命科學等領域中得到廣泛關注和應用，無論是研究、開發還是商業化應用過程。目前無細胞蛋白表達主要應用于藥物研發領域，例如抗體制備和生物藥物生產等。隨著人工智能技術的不斷發展，無細胞蛋白表達技術可以與人工智能算法結合，構建計算機輔助的高通量生產系統，實現個性化、精準的生物醫學治療。除此之外，還能夠應用于其他領域，例如基因工程、環境保護和農業生產等。隨著無細胞蛋白表達技術的不斷發展和人工智能技術的不斷進步，我們可以看到更多的新領域和新應用出現，給生物科技行業帶來更多的機遇和挑戰。
CFPS系統使用微生物、植物或動物的粗細胞裂解物中的成分來合成蛋白質。常用的粗提取物是大腸桿菌、兔網織紅細胞、小麥胚芽（WGE）、昆蟲細胞或市售的純化重組元件系統（PURE）。CFPS系統的制備是一個簡單的過程，其中目的細胞過夜生長，稀釋，并進一步生長，直到光密度達到0.8至1.0，之后收獲細胞并超聲處理以提取細胞裂解物。然后將添加了必要輔因子、能量源、核苷酸、底物、氨基酸和tRNA的緩沖混合物添加到細胞提取物中，將其轉化為CFPS和無細胞轉錄-翻譯（TX–TL）系統。
CFPS系統的一般方案如圖3所示，該實驗使用含有必要細胞裂解物和DNA（線性或質粒）的緩沖液，以及相關的能量源、核苷酸、氨基酸、鹽和輔因子，共同維持反應以合成感興趣的產物。CFPS的合成產物可能因多種化學或生物部分而異，包括病毒、治療劑、抗體、化學品、生物燃料和蛋白質。在合成此類產物時，CFPS系統相對于體內系統具有直接優勢，特別是考慮到該技術的相對速度、簡單性和有效性。通常，體內系統是耗時的，并且往往比CFPS系統有更多的步驟。
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反應體系
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反應條件
需要根據實驗要求調整反應條件，包括溫度、離子強度、pH、反應時間等多個方面，有利于促進核苷酸的轉錄和翻譯，以及蛋白質的自組裝和成型。
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生產規模
無細胞蛋白表達技術可以擴大生產規模，提高生產效率，但需要保證反應體系的穩定性和可重復性，同時要保證反應環境的清潔和消毒，以避免其他污染物的進入，從而影響蛋白質的純度和活性。
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更高的蛋白質表達量
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更快的表達速度
傳統活細胞蛋白表達需要細胞生長并達到最佳密度時才能進行蛋白質表達，這個過程往往需要數天時間。而無細胞蛋白表達技術通常只需要數小時就能夠完成蛋白質的表達，這個速度明顯快于傳統活細胞表達技術。
3
更精準的蛋白質合成
無細胞蛋白表達技術在體外進行蛋白質合成，能夠精確控制底物濃度、反應溫度、反應劑比例等參數，因此可以更加精準地合成定制的蛋白質，這對于研究和應用來講具有重要意義。
4
更靈活控制
在無細胞蛋白表達技術中，可以使用分離的組分體系進行蛋白質的合成，可以控制底物和反應劑的比例，也可以在適當的反應條件下進行自定義的修飾，如蛋白質標記、藥效分析等。這些優點使得無細胞蛋白表達技術更加靈活、可控，適用于更廣泛的應用領域。
圖4：體內細胞和體外無細胞蛋白質合成比較
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醫療領域
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制藥領域
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基礎研究領域
利用無細胞蛋白質合成系統可以直接對表達產物進行核磁共振分析，目前已確定了數千個蛋白質的結構。可以通過合成蛋白質建立蛋白質陣列，解開基因產物的功能；應用核糖體展示和 mRNA 展示技術，更有利于實現高通量篩選，全面深入研究基因特征和功能。通過無細胞蛋白表達技術可以實現對大型蛋白質的生產和分析，同時也為基礎研究打開了新的研究領域。
另一方面，無細胞蛋白表達技術和人工智能技術的結合也可以拓展生物醫藥領域的應用范圍。例如，利用無細胞蛋白表達技術和人工智能技術可以快速高效地生產一些生物標志物或特定蛋白質，用于生物檢測和診斷。同時，人工智能技術可以根據病態組織特異性標識，利用無細胞蛋白表達技術高效合成具有特定作用的生物藥劑，實現精準醫療和個性化治療，具有廣闊的研究和應用前景。
參考文獻：
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