浙江
蛋白质水凝胶在三维干细胞和类器官培养中常被当作人工细胞外基质，其应力松弛行为会影响细胞感受、黏附、增殖和分化。2026年9月21日，香港科技大学高寒宇、孙飞队完成了题为《Generating protein hydrogels with customizable stress relaxation behavior via deep learning-driven entanglement design》的研究，论文发表于《Nature Communications》。该研究构建了TangleDiff深度学习框架，从UniRef50序列中挖掘缠结特征，生成可折叠的同源二聚体缠结蛋白，并把这些蛋白作为物理交联点，制备出应力松弛速率可调的蛋白质水凝胶。
研究团队处理了UniRef50中长度50到100个氨基酸的序列，用ESMFold预测同源二聚体结构，裁掉末端柔性线圈区域，再用高斯链接数判断链间缠结程度。他们保留C2对称、平均pLDDT不低于80且高斯链接数绝对值不低于0.7的结构，得到79,890条缠结同源二聚体序列，归入32,339个序列簇，这些序列主要属于细菌，覆盖2,951个簇功能和18,433个生物体。TangleDiff把预训练蛋白语言模型输出的logits当作连续潜变量，在潜空间做扩散和去噪，并用Diffusion Transformer和adaLN-Zero模块接收条件信息。无条件生成4,000条序列时，ESMFold和AlphaFold2给出的平均pLDDT约为80，缠结比例超过80%，把缠结且pLDDT高于70算作成功，整体计算机设计成功率超过70%，当前序列生成模型的最好替代只有1.02%。生成序列与训练序列的最近同一性多在0.4到0.6之间，部分低于30%，结构覆盖α主导和β主导拓扑，表现出模型学到了天然缠结序列的分布，也扩展了序列和结构空间。
研究团队把链间结合能作为条件，训练TangleDiff生成指定结合能范围内的缠结同源二聚体，条件分为低于-160 REU、-140到-120 REU和高于-100 REU三组。每组生成4,000条序列后，大多数设计的Rosetta结合能落在指定区间，结合能每面积也随总结合能变化，gmx_MMPBSA计算出的结合能差异与Rosetta结果一致。他们用AlphaFold2、ProteinMPNN、Rosetta和ProteinSol做虚拟筛选，要求iPTM高于0.8、pLDDT高于90、ProteinMPNN分数低于p53dim、单链和复合物Rosetta分数达到阈值、溶解度高于0.45，并且结构保持缠结。三组分别留下54条、458条和49条候选，每组随机选3条，共9条设计进入实验。强结合能设计更多采用β片层形成缠结，中等和弱结合能设计多与RHH超家族相关，弱结合能设计的缠结结构更浅，强结合能设计的训练集序列匹配最少，序列新颖性最高。
实验里，研究团队把9条设计分别接到SpyTag-ELP和SpyCatcher-ELP构建体中，得到A-X-A、B-X-B和B-B-B三类模块，并通过SpyTag和SpyCatcher的共价异肽连接形成A-X-A+B-B-B共价交联网络和A-X-A+B-X-B线性链网络。9条融合蛋白都能在大肠杆菌中可溶表达，圆二色谱显示它们具有α-β混合二级结构，SEC-MALS确认8条形成二聚体，只有C4_1771以单体形式存在，该设计在200 ns分子模拟中也出现较大结构偏差。8条二聚体设计里有7条成功制成两类凝胶，A-X-A+B-B-B网络有共价节点和物理缠结，A-X-A+B-X-B网络的凝胶行为主要来自设计结构域的物理缠结。流变测试中，C4_370和C2_1020在A-X-A+B-X-B网络里出现明显应力松弛，C4_370的松弛峰约在0.3 rad/s，C2_1020约在0.6 rad/s，C0组强结合能网络没有明显应力松弛并偏弹性；A-X-A+B-B-B网络在相同位置出现更高松弛峰，共价节点增强了强度，没有改变松弛时间。C4_1771阴性对照没有形成稳定凝胶，也没有出现应力松弛，证明凝胶行为与缠结结构直接相关。
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